AIデプロイメント

AIデプロイメント（AI Deployment）とは、開発・テスト・評価を完了したAIモデルを本番環境に配置し、エンドユーザーやアプリケーションが利用できる状態にするプロセスの総称です。モデルの学習が「作る」工程であるのに対し、デプロイメントは「届ける」工程であり、MLOps（機械学習オペレーション）の中核を成します。

デプロイメントの主要パターンとして、(1)REST API サービング：FastAPI・Flask等のWebフレームワークでモデルをHTTP APIとして公開。最も一般的なパターンで、マイクロサービスアーキテクチャとの親和性が高い、(2)サーバーレス推論：AWS Lambda・Google Cloud Functions等でリクエスト時のみ起動。トラフィックが不定期なユースケースに最適でコスト効率が高い、(3)バッチ推論：大量のデータに対してオフラインで一括推論を実行。日次レポート生成・大規模データ分析等に使用、(4)エッジデプロイ：モバイルデバイス・IoT機器上でモデルを実行。TensorFlow Lite・ONNX Runtime等を使用し、レイテンシ削減とプライバシー保護を実現、(5)ストリーミング：LLMのトークンストリーミングやリアルタイム音声処理に対応したデプロイがあります。

本番運用の考慮事項として、(1)スケーリング：トラフィック増加に対するオートスケーリング設定。GPU/CPUリソースの適切な割り当て、(2)モニタリング：推論レイテンシ・エラー率・モデルドリフト（精度劣化）の継続的監視、(3)バージョン管理：モデルのA/Bテスト・カナリアデプロイ・ロールバック機能、(4)コスト管理：GPU使用量・APIコール数・ストレージの最適化、(5)セキュリティ：認証・認可・レート制限・入力バリデーションの実装が重要です。

主要なデプロイメントツール・プラットフォームとして、vLLM（高速LLM推論エンジン）・TensorFlow Serving・Triton Inference Server（NVIDIA）・SageMaker（AWS）・Vertex AI（Google Cloud）・Azure ML・MLflow等があり、用途やインフラ環境に応じて選択します。