LLMs（大規模言語モデル）のサーバー構築と運用について詳しく解説します。
オープンソースのLLMsのメリットは、自由度の高さと機能の改造が容易である点です。
様々なニーズに応えるための5つの方法と、それぞれの長所と短所を説明し、具体的なコード例も提示されています。
ローカルにデプロイする方法とマネージドサービスを利用する方法を探究し、無料クレジットが利用できるサービスを紹介しています。
ローカルサーバーとしては、CPUやGPUを利用したアナコンダ環境のセットアップ、Dockerを使ったGPUサポート、Modalの秒単位課金GPUモデル、Anyscaleのトークン単位課金アプローチを検討します。
LLMsを手軽に活用する手段として、ModalやAnyScaleなどのプラットフォームが挙げられ、それぞれの利用コストについても触れられています。
ローカルデプロイの場合、ハードウェアのスペックによって処理時間が異なりますが、GPUを使えばかなりの速度向上が見込めます。
さまざまな選択肢の中で自分のニーズに最適なLLMサービングソリューションを見つけましょう。
詳細なコードは提供されたGitHubリンクで公開されています。
出典 : https://towardsdatascience.com/5-ways-to-serve-open-source-llms-with-code-examples-39e02cdd4a70