AWSにおける最新LLMアプリの自動デプロイ戦略

2024.01.11

WorkWonders

AWS上でのLLM(大規模言語モデル)アプリの展開は、MLOpsのオーバーヘッドを必要とせず、DevOpsの実践を用いて容易に行えます。

本記事では、オープンソースなサービスを利用して、インフラストラクチャとアプリケーションのパイプラインが完全自動化された状態で、LLMアプリをクラウドプロバイダであるAWSにどのように展開するかについて探求します。

例として、LlamaIndexが開発したコミュニティ用のRAGsチャットボットを使用するケースを見てみましょう。

IaC(Infrastructure as Code)はインフラのプロビジョニングを自動化し、一貫性のある繰り返し可能な構成を保証します。

この記事では、クラウドに依存しないTerraformに焦点を当てます。

IaCの自己サービスの主な目的は、開発者が効率的に仕事を進めるために、パイプラインに対するアクセス、制御、所有を強化することです。

以前私が書いたDevOps自己サービスモデルに関する5部作の記事では、関連するすべての側面について詳細に説明しています。

AWSへのコンテナ化アプリの展開方法は様々ですが、ECS Fargateを利用することにはいくつかの良い理由があります。

まず初めに、RAGsアプリをAWSにデプロイするための高レベルの展開図を考え出します。

パイプラインの概要もこの記事で掘り下げていきます。

出典 : https://medium.com/towards-data-science/deploying-llm-apps-to-aws-the-open-source-self-service-way-c54b8667d829

【このニュース記事はAIを利用して書かれています】

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