この記事のポイント
この記事ではAmazon SageMakerとHugging Faceを用いたAIモデルのデプロイ方法と推論パフォーマンスの効率化について説明しています。- SageMakerを使用することで、Hugging FaceのNLPモデルを簡単かつ迅速にデプロイ可能で、開発者はパフォーマンステストに集中できます。
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
クラウド上での機械学習モデルのデプロイや推論のパフォーマンステストは、効率化が求められる領域です。
この記事ではAmazon SageMakerとHugging Faceを組み合わせた際のモデル展開のプロセスと、自然言語処理タスクに特化したText Embedding Inference（TEI）を用いることで、推論性能のテストが迅速かつ容易になる方法について見ていきます。
生成AIアプリケーション向けに特別設計されたコンテナを活用することで、セキュリティ面を強化し、開発サイクルをスムーズにすることが可能となります。
SageMakerでHugging Faceモデル展開
Amazon SageMakerは、機械学習モデルを簡単に作成、トレーニング、そしてデプロイできるクラウドサービスです。
このサービスを利用して、人気のあるHugging Faceのモデルを展開することができます。Hugging Faceは、自然言語処理（NLP）タスクに特化したモデルライブラリで、多くの研究者や開発者に利用されています。
SageMakerでの展開は、いくつかのステップを踏む必要がありますが、基本的にはコンテナURIの取得、「HuggingFaceModel」の設定、そしてSageMakerでのモデル起動の3つの大きな工程に分けられます。
これにより、モデルのデプロイが簡単かつ迅速に行えるため、開発者は推論性能のテストに注力できます。
このプロセスでは、コードスニペットを使って具体的な手順を示し、安全かつ効率的なモデルデプロイを促進しています。
高速推論のためのTEI活用
Text Embedding Inference（TEI）は、自然言語処理における高速推論を実現するためのツールです。
TEIを使うことで、環境のセットアップやモデルグラフのコンパイルなどの手間を省くことができ、すぐに推論性能のテストを始めることが可能になります。
パフォーマンステストでは、GPUインスタンスがCPUインスタンスに比べて、より高いコストを払いながらも推論処理を高速に行えることが示されています。
これは、特にリアルタイムでのレスポンスが求められるアプリケーションやサービスにおいて重要なポイントとなります。
TEIを活用することで、開発者は推論速度を最適化し、ユーザーに快適な体験を提供することができます。
Generative AIアプリ向けコンテナの詳しい内容
Generative AIアプリケーションは、新しいテキストや画像を生成する技術です。
これらのアプリケーション向けに、特別に設計されたコンテナを使用することで、開発者はデプロイプロセスを簡単にし、アプリケーションの性能を最大化することができます。
記事では、Generative AIアプリケーションのためのコンテナがどのように利用されるか、その詳細について説明されています。
コンテナは、必要な依存関係やライブラリが予め設定されており、開発者はすぐにモデルのデプロイに着手できます。
また、セキュリティ面においても強化されており、安心してGenerative AIアプリケーションの開発に集中することができます。
このようなコンテナを使用することで、開発者はデプロイからフィードバックまで、スムーズな開発サイクルを経験できるでしょう。
出典:HuggingFace
