AIを動かす技術の限界に挑む

サービング（AIを動かす設定）のプロファイルは、ハードウェアの仕様や単独のベンチマークだけで選ぶべきではありません。ワークロード、SLO（サービスレベル目標）、コンテキスト長、同時実行数から始め、プロファイリングを使ってボトルネックとなるリソースを特定し、それを具体的なトポロジーと実行パスの決定に変換します。この方法論は、AIインフラチームが多様なリソース制約の下で、実用的な最先端モデルのサービングシステムを構築するのに役立ちます。