企業が自社で大規模言語モデル（LLM）を導入する際には、多くの課題がありますが、その努力は十分なリターンをもたらします。
OpenAIなどのモデルを利用するかわりに、プライバシーの保護、パフォーマンスの向上、コスト効率などのメリットが得られます。
自社での運用のためには、生産要件をはじめに考え、最適なモデルの選定、量子化、推論の最適化に注力することが肝心です。
GPUはCPUより割高ですが、AI処理にはその性能が必要不可欠であり、高いGPU利用率を達成すればコスト効率も良くなります。
また、インフラの一元化、モデルの簡単な交換を可能にする柔軟な構築、小規模モデルの活用などが推奨されます。
AI技術は急速に進化しているため、最新の動向に敏感であり続け、スケーラブルで将来に備えたアプリケーションを構築しましょう。
出典 : Navigating LLM Deployment: Tips, Tricks, and Techniques https://www.infoq.com/articles/navigating-llm-deployment/
