LLMおよびAIモデルデプロイメントのためのRunPod

大規模言語モデルやAIモデルを本番環境にデプロイするには、適切なGPUインスタンスと量子化戦略の選択から、低レイテンシの推論パイプラインの構築まで、専門的な知識が必要です。当社はAI企業がRunPod上にモデルをデプロイできるよう、実際のプロダクショントラフィックに対してコスト、レイテンシ、スループットのバランスが取れた最適化されたサービングインフラストラクチャを提供します。

• vLLMによるLLMサービング — PagedAttentionを備えたvLLMを使用してオープンソースLLMをデプロイし、RunPod GPUで最大スループットと最小レイテンシを実現します。
• Triton Inference Server — NVIDIA Tritonをセットアップし、動的バッチ処理、モデルアンサンブルパイプライン、GPU共有を備えたマルチモデルサービングを実現します。
• モデル量子化 — GPTQ、AWQ、GGUF量子化を適用し、大幅な品質低下なしにモデルサイズと推論コストを削減します。
• カスタムモデルエンドポイント — 特定のモデルアーキテクチャと前処理のニーズに合わせて、カスタムハンドラを備えたRunPod Serverlessエンドポイントを構築します。
• マルチモデルアーキテクチャ — 複雑さ、コスト、レイテンシ要件に基づいて、異なるモデルバリアントにリクエストをルーティングするシステムを設計します。
• A/Bテストとカナリアデプロイメント — 自動品質監視機能を備えた新しいモデルバージョンの段階的ロールアウト戦略を実装します。

当社は、vLLM、NVIDIA Triton Inference Server、およびカスタムのFastAPIエンドポイントを使用して、RunPod PodsとServerless GPUにモデルをデプロイします。当社のスタックには、最大推論パフォーマンスのためのPyTorch、Hugging Face Transformers、CUDA最適化、およびTensorRTが含まれています。これをRunPodのオートスケーリングと組み合わせて、費用対効果の高い本番環境でのサービングを実現します。

このサービスは、RunPodで本番環境レベルの推論が必要なLLM、拡散モデル、またはカスタムAIモデルをデプロイするAI企業向けです。ファインチューニングされたLlamaモデル、カスタムビジョンモデル、またはマルチモーダルパイプラインのいずれを提供する場合でも、当社はお客様のレイテンシとスループット要件を満たす最適化されたデプロイメントを提供します。