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大規模言語モデル (LLM) は現代のアプリケーションに不可欠なものとなっていますが、サードパーティ API への依存が開発者の俊敏性を妨げる可能性があります。これに対処するために、Inference-as-a-Service が実行可能なソリューションとして登場し、アプリケーションが最小限の運用オーバーヘッドで LLM とインターフェイスできるようにします。このアプローチにより、開発者はインフラストラクチャの管理の負担なしに LLM と対話するコードを実行できるため、開発プロセスが合理化されます。

Google Cloud のサーバーレス コンテナ プラットフォームである Cloud Run は、LLM を利用したアプリケーションに適した環境を提供します。開発者は、基盤となるインフラストラクチャを詳しく調べることなく、コンテナ ランタイムを利用できます。Cloud Run は、サービスがアクティブなときのみ料金が発生するため、コスト効率に優れています。このプラットフォームは、GPU をサポートするオープン LLM の展開をサポートしており、パフォーマンスを向上させ、レーテンシーを削減します。

Google Cloud の包括的な AI/ML プラットフォームであるVertex AI は、ML モデルのトレーニングと提供に必要なツールを提供します。独自のオプション、サードパーティのオプション、オープンソースのオプションを含む、幅広い基盤モデルを備えたモデル ガーデンを備えています。開発者はVertex AI 内で Gemini API をアクティブ化し、アプリケーションを Cloud Run にデプロイして、AI プラットフォームとのシームレスなインターフェースを実現できます。GPU を Cloud Run に統合することで、これまでにない柔軟性が実現し、需要に応じて動的にスケーリングできる LLM を直接コンテナ化してデプロイできます。

LLM 応答をさらにカスタマイズするために、検索拡張生成 (RAG) が採用されています。RAG はベクター データベースを活用してデータ埋め込みを保存し、LLM に正確な応答を生成するためのコンテキストを提供します。このアーキテクチャでは、Cloud Run がVertex AI とベクター データベース間のやり取りを調整し、RAG データフローを管理して、LLM のコンテキスト関連情報を効率的に取得できるようにします。この設定は、Inference-as-a-Service の実用的な応用例であり、LLM 出力を特定のドメインまたはデータセットに合わせて調整するプロセスを合理化します。