要約:
- AIの領域で、Large Language Models（LLMs）のサイズと能力が急速に成長している。
- Llama 3.1 405Bの導入は、ますます大きなLLMsに向けたトレンドを示しており、4050億のパラメータを持つ。
- NVIDIA Triton Inference ServerとNVIDIA TensorRT-LLMは、Kubernetesを使用して大規模モデルを展開しやすくする。
- Amazon EKSは、AWSでKubernetesクラスターを実行するのに適しており、分散マルチノード推論ワークロードを実行するのに理想的。
- 超ポッドと呼ばれる一連のポッドを使用して、モデルのインスタンスを展開し、トリトンとTRT-LLMを起動する。
感想:
LLMsの急速な成長と大規模モデルの展開に対応するために、NVIDIAのTritonやTensorRT-LLMなどのツールがどのように活用されているかについて、詳細な説明がされています。Kubernetesを使用したマルチノード推論ワークロードの展開方法が示されており、スケーラビリティと効率性の向上に役立つ情報が提供されています。