専用サーバーとVPSでのAI推論ホスティングガイド

本番環境で推論モデルを実行することは、機械学習アプリケーションを大規模に提供する上で重要な役割を果たします。GPUを多用するインフラストラクチャに依存するモデル学習とは異なり、推論には通常、高速なCPU、低レイテンシ、安定したパフォーマンスが必要です。そのため、専用サーバーや 高性能VPSは、パブリッククラウドプラットフォームに代わる有力な選択肢となります。

このガイドでは、パフォーマンス、スケーラビリティ、帯域幅の柔軟性に焦点を当てながら、AIワークロード用のVPSまたは機械学習用の専用サーバーで推論モデルを効果的にホストする方法を探ります。

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AI推論とは？

推論とは、機械学習のライフサイクルにおいて、学習済みのモデルを使用して新しいデータをリアルタイムで予測する段階です。これは、画像認識やテキスト分類から、不正検出や推薦システムまで多岐にわたる。

計算集約的で散発的なトレーニングとは異なり、推論はレイテンシに敏感で、特に本番環境では継続的であることが多い。

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推論にVPSや専用サーバーを使う理由

クラウドホスティングの推論は便利ですが、多くの開発者や企業は、より良いコントロール、より低いコスト、安定したパフォーマンスを求めて、自己管理型インフラストラクチャに移行しています。

1.専用コンピュート・リソース

VPSまたは専用サーバーは、CPU、RAM、ストレージが他のテナントと共有されないようにします。

2.無制限の帯域幅による予測可能なコスト

クラウドサービスは多くの場合、使用量、特に帯域幅に基づいて課金されます。AI推論用のアンメタードVPSでホスティングすると、毎月の固定コストで無制限にデータを転送できるため、トラフィックが多いアプリケーションやデータ量が多いアプリケーションのコスト管理に最適です。

3.デプロイメントをより自由にコントロール

セルフホスティングでは、OS、ライブラリ、ストレージ、アクセスポリシーを完全に制御できます。これにより、データ保護規制や社内セキュリティ・ポリシーへの準拠が容易になります。

4.低レイテンシーと高スループット

AI推論モデルは、1秒間に何千もの予測を提供する必要があります。リアルタイムのパフォーマンスには、高スループットのネットワーキングと高速I/Oが不可欠です。

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インフラに関する主な考慮事項

AIワークロード用のVPSまたは推論用の専用サーバーを選択する場合、以下の点を考慮する必要があります：

CPU性能

マルチコアプロセッサー（AMD EPYC、Intel Xeonなど）は並列処理に最適で、サーバーが複数の推論要求を同時に処理できる。

十分なメモリー

特に大規模な言語モデルや画像モデルの場合、最適な速度でモデルをRAMに完全にロードできるサイズのメモリを搭載する必要があります。

NVMe SSDストレージ

高速なストレージは、モデルのロード時や大きなデータセットを扱う際の待ち時間を短縮するのに役立ちます。NVMeドライブは、SATA SSDよりも大幅に高いIOPSを提供します。

アンメタード帯域幅

推論サービスでは、多くの場合、グローバルなトラフィックへの対応、データのストリーム配信、メディアリッチな応答の配信が必要です。データ上限なしの広帯域幅は、スケーラビリティとユーザー・エクスペリエンスに最適です。

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AI推論ホスティングの一般的な使用例

• モデル推論用のREST APIのホスティング
• エッジでの画像認識や物体認識
• リアルタイムNLPアプリケーション（チャットボット、テキスト分類器）
• 電子商取引における推薦システム
• 音声または動画処理
• ONNXまたはTensorRTを使用した変換モデルの軽量デプロイメント

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最後にFDCを検討するタイミング

安定したパフォーマンス、高いスループット、費用対効果の高い帯域幅を必要とするモデルをデプロイする場合、**専用サーバーまたはアンメーターのVPSで**推論を実行することで、強固な基盤を提供できます。

FDCでは以下のサービスを提供しています：

• 定額無制限の帯域幅
• 推論負荷に最適化された高コア数CPU
• 高速NVMeストレージ
• 低遅延配信のための複数のグローバル拠点

軽量のモデルを実行する場合でも、毎秒数千の予測を提供する場合でも、FDCのインフラストラクチャはスケーラブルなAI推論ホスティングをサポートするように構築されています。