AI注目記事のキュレーターページ

大規模言語モデル（LLM）の推論におけるレジリエンスパターンの実装は、生成AIのワークロードが実験から大規模な生産へ移行する中で重要です。LLMを活用したアプリケーションが本稼働する中、組織はLLM推論を高可用性、応答性、コスト効率を保ちながらスケールさせる方法を必要としています。静的安定性やバックオフ、リトライのような既存のレジリエンスのベストプラクティスは依然として有効ですが、生成AIはモデルの可用性、急速に変化するクォータ、複数のプロバイダーにまたがるトークン制限、新しいモデルとの一貫性の維持など、新たな考慮事項をもたらします。Amazon Bedrockは、クロスリージョン推論のような組み込みのレジリエンス機能を持つ完全管理型の基盤モデルを提供します。

生産環境での推論設計には、通常、可用性、応答時間、コスト、スループットの4つの次元がアーキテクチャの決定を導きます。可用性は、モデル、リージョン、またはプロバイダーの障害時に推論を持続させることを指します。応答時間は、ユーザーが出力を受け取るまでの速さをカバーし、通常は最初のトークンまでの時間（TTFT）や最後のトークンまでの時間（TTLT）として測定されます。コストは、トークンごとの支出やリクエストごとの支出、ルーティングの決定がそれにどのように影響するかを捉えます。スループットは、システムが負荷の下で維持できる同時リクエスト数やトークン数を反映します。

これらの次元は相互に関連しています。たとえば、クロスリージョンルーティングは可用性とスループットを向上させますが、応答時間が増加する可能性があります。この投稿では、主に可用性に焦点を当て、フェイルオーバー、地理的分散、クォータの分離を通じて推論を運用可能に保つ方法を紹介します。今後の投稿では、応答時間の最適化やコストを考慮したルーティングについて詳しく探求します。

この投稿では、AWS上でレジリエントな生成AIアプリケーションを構築するための5つの実践的なパターンを学びます。これらのパターンは、Amazon Bedrockのネイティブ機能から、LLMゲートウェイを使用したマルチモデルオーケストレーションへと進んでいきます。これらのパターンは、予期しないトラフィックの急増時のクォータ枯渇、推論の地理的分散を通じた可用性の最大化、マルチテナント環境におけるノイジーネイバー問題の防止など、実際の課題に対処します。また、インテリジェントなリクエストルーティングを通じたコスト最適化をサポートし、特定の要件に基づいて複数のモデルやプロバイダーを使用する柔軟性を提供します。

この段階的なアプローチにより、アプリケーションの成熟度や要件に基づいてパターンを段階的に採用できます。GitHubリポジトリには、各パターンを示すコードサンプルが提供されています。