モデルサービング

モデルサービング（Model Serving）とは、学習・評価済みの機械学習モデルをHTTP/gRPC等のAPIとして外部アプリケーションから利用可能にするシステム・インフラの構築・運用実践です。MLOps・llmopsの中心的な工程であり、推論リクエストを受け取り、モデルで処理し、結果を返す一連のパイプラインを担います。

モデルサービングが重要な理由は、どれほど優れたモデルを作っても、実際にAPIとして使えなければビジネス価値を生まないためです。特にLLMはモデルサイズが大きく、メモリ管理・バッチ処理・並列推論などの最適化が性能に直結します。

LLM特化のサービングフレームワークとして、vLLM（PagedAttentionによる効率的なKVキャッシュ管理、最大スループット重視）、TGI・Text Generation Inference（Hugging Face製、ストリーミング・量子化対応）、Triton Inference Server（NVIDIA製、汎用的な本番向け）などがあります。推論の最適化として、バッチ処理（Continuous Batching）、テンソル並列化（複数GPUへの分散）、speculative-decodingの統合、量子化（quantization）適用などが重要です。クラウドでのオートスケーリングやlatency SLAの管理もモデルサービングの重要な課題です。