本番推論
リクエスト
モデル推論
応答
同時利用者数、リクエスト長、応答時間の要件を整理します。代表的なリクエストで容量を検証し、常時確保するリソースとピーク時の拡張方法を決めます。
構成検討に必要な情報
- 同時利用者数
- リクエスト長
- 応答時間
製品・リソース
専用計算資源・モデル導入
業務に必要な計算資源を、モデルに合う実行環境へ。
リソースの見積相談 ↗01 / ワークロード
GPU の要件を、調達できる構成へ。
GPU で何を実行するかを確認し、代表的なワークロードを基に構成と容量を検討します。
ファインチューニング
学習データ
調整ジョブ
モデル成果物
ベースモデル、データ量、想定実行時間を確認します。調整作業、成果物の保存、その後の推論を分けて計画し、一度の作業で不要な継続課金が発生しない構成を検討します。
構成検討に必要な情報
- ベースモデル
- データ量
- ジョブ時間
学習・複数 GPU の処理
データ読み込み
複数 GPU ジョブ
チェックポイント
メモリと GPU 数に加え、GPU 間通信、データ読み込み、チェックポイントの保存を評価します。モデルのライセンスと処理内容を確認してから、クラスタの必要性を判断します。
構成検討に必要な情報
- GPU メモリ・台数
- GPU 間通信
- データ・チェックポイント
見積仕様・費用・容量検証を確認する
提案書でクラウドまたは供給元、リソース構成、アカウントの扱い、利用期間を明確にします。単一・複数 GPU、専用・共有リソースの選択肢は、案件の要件と供給条件に照らして確認します。
- リソース見積もりに必要な情報：希望 GPU または最低 GPU メモリ、台数、同時処理数または実行スケジュール、リージョン、開始希望日。
- 計算資源、ストレージ、ネットワーク転送、合意した導入・運用支援費を分けて記載します。通貨、税、課金期間、リソース解放条件は見積書で確認します。
- 匿名化したサンプルや既存の測定結果で容量を評価します。利用可能な構成、クォータ、供給条件を確認してから調達と検証を進めます。
02 / 導入方式
モデルをどこで動かすかを選ぶ。
プライベート接続と自社 GPU でのモデル実行では、提供範囲が異なります。まず実行環境と責任範囲を確認します。
ホスト型モデルへプライベート接続
お客様のアプリ
対応サービスでのプライベート接続
モデル提供元の環境
モデル実行環境
実行境界の概念図です。供給条件・ライセンス・実施範囲は案件ごとに確認します。
- モデルの運用主体
- 上流のモデル提供元
- 確認事項
- プライベート接続、処理地域、保持条件
対象サービスが必要なプライベート接続に対応するかを確認します。モデルの実行主体はサービス提供元のままです。処理場所、ログ、保持条件を確認し、プライベート接続だけでデータが顧客環境内に留まるとは判断しません。
顧客のクラウドアカウント・VPC 内で実行
自社クラウドアカウント / VPC
お客様のアプリ
GPU + モデルサービス
外部依存関係の検証が必要
実行境界の概念図です。供給条件・ライセンス・実施範囲は案件ごとに確認します。
- モデルの運用主体
- お客様のアカウント内で合意した分担
- 確認事項
- モデルライセンス、IAM、ネットワーク、外部依存関係
セルフホストが許可されたモデルについて、顧客アカウント内の GPU、モデルサーバー、ストレージ、アクセス制御を計画します。業務データ、管理接続、外部依存をそれぞれ確認します。
顧客保有の GPU 設備へ導入
お客様所有の GPU 機器
お客様のアプリ
GPU + モデルサービス
利用許諾済みモデル・実行環境
実行境界の概念図です。供給条件・ライセンス・実施範囲は案件ごとに確認します。
- モデルの運用主体
- お客様と導入チームの合意した分担
- 確認事項
- 機器、実行環境、モデルの権利、管理者権限
既存サーバー、ドライバー、ネットワーク、ストレージを評価します。モデルの入手とライセンス、イメージ提供、管理者権限、現地作業の担当を明確にします。
制限されたネットワーク・オフライン環境
検証済みの制限環境
お客様のアプリ
GPU + モデルサービス
外部依存関係の検証が必要
実行境界の概念図です。供給条件・ライセンス・実施範囲は案件ごとに確認します。
- モデルの運用主体
- お客様の環境内で合意した分担
- 確認事項
- オフライン導入、ライセンス確認、更新、データ経路全体
モデルとソフトウェアのライセンス、オフライン導入、ライセンス確認、更新の依存関係を先に調べます。データ経路全体と外部依存が要件を満たすと検証された場合にのみ、オフライン運用を提供範囲に含めます。
ライセンス・データ境界・実施責任を確認する
プライベート接続、顧客クラウド内への導入、自社設備への導入では提供範囲が異なります。ホスト型モデル API の利用は、モデルの重みのダウンロード権を意味しません。ライセンス、リージョン、リソースの供給条件、合意した範囲に応じて方式を選びます。
- 実施前に、リソース調達、モデル・データの利用権、ネットワークと ID・権限、イメージ更新、監視、バックアップ、障害対応の担当を合意します。
- 対象環境、モデルのバージョン、接続方式、構成・試験記録、お客様や上流サービス提供元の協力が必要な作業を提案書に明記します。
03 / 引き渡しを定義する
評価から引き渡しまでの手順を明確に。
導入前に範囲を合意し、各段階の判断基準と引き渡し記録を明確にします。
現状と要件を確認目的・制約・現在の環境
既存クラウドアカウント、アプリ、文書・データ、権限、ネットワーク制約を確認します。匿名化した資料で業務目標、予算、データ処理要件を整理し、本番用キーの提供は求めません。
提案と見積もりに合意リソース・責任・費用内訳
調達元、リージョン、構成、アカウント所有者、導入範囲、費用項目、適切な契約法人を明記します。リソース料金だけでなく、継続運用費も比較します。
管理された試験導入代表サンプルと合意した受入基準
試験サンプル、出力品質、同時処理数、遅延、障害復旧、利用量照合の方法を合意します。受入基準を満たしてから次へ進み、満たさない場合は計画を見直すか、その段階を中止します。
本番移行と引き渡し構成・権限・請求・運用資料
合意した構成、バージョン、権限一覧、課金基準、運用手順を引き渡します。終了や移行時は、データのエクスポート、権限失効、リソース解放、保持義務を別途合意します。
見積もりの内訳を明確に。
リソース料金と導入作業を分け、適用項目と課金条件を提案書で確認します。
- コンピュート
- GPU 構成・台数・期間
- ストレージ
- データ・成果物・チェックポイント
- ネットワーク
- 接続と通信量
- 導入・サポート
- 合意した作業範囲と対応時間
見積依頼の情報・各段階の条件を確認する
比較と見積もりが可能な提案に合意してから、リソースと導入作業を手配します。評価、試験導入、本番移行、継続支援は、合意した範囲で段階ごとに調達できます。
- ご相談時に、調達法人と実際の利用国・地域、対象モデルまたは処理、既存環境、想定利用量、予算帯、希望日程をお知らせください。
- 導入・継続支援が必要な場合は、責任者、希望対応時間、受入手順、社内承認条件も確認します。応答やサービスの条件は契約で合意します。
必要な項目から、技術的な詳細へ。
導入範囲、連携の境界、受入条件を項目ごとに確認できます。
リソース選定から実行環境まで。
計算資源の選定
モデル規模、GPU メモリ、負荷に合わせて GPU を検討。
モデルの導入
ライセンス、ネットワーク、既存システムを踏まえて導入を計画。
実装と引き継ぎ
検証事項、運用の分担、引き継ぎ資料を明確に。
こんな要件に。
専用モデル環境
リソース、アクセス、データ処理の範囲を明確にしたい。
業務システム連携
モデルを既存アプリや業務フローに組み込みたい。
既存環境の拡張
新しいモデル、負荷の変化、リソースの調整を検討したい。
目標からご相談ください。
- 対象モデルと GPU / メモリ要件
- 導入地域、ネットワーク、既存環境
- 想定負荷、予算、実装支援の要件
ワークロードから必要な環境を決める。
GPU と導入範囲は実際の用途で評価し、構成、リージョン、供給条件を提案書で確認します。
処理と容量
推論、微調整、学習を区別します。モデルのライセンス、パラメーター数、精度、コンテキスト長、同時実行数、サンプルからメモリー、演算、拡張要件を見積もります。GPU 型番だけでは選びません。
実行環境
ドライバー、CUDA、フレームワーク、推論サーバーのバージョン、イメージ、ストレージ、ネットワーク、データ読み込みを指定します。リソースのアカウント所有者、管理権限、監視、バックアップの責任も決めます。
企業 AI 連携と検収。
知識検索や Agent は企業データと業務システムにアクセスします。導入前に権限の範囲と検収サンプルを確定します。
データとツール権限
RAG は文書ソース、更新周期、検索権限、引用要件を定めます。Agent は許可ツール、人による承認、失敗時の復旧経路を決めます。モデル能力はアクセス制御の代わりになりません。
導入と引き継ぎ
合意したサンプルで品質、遅延、容量、障害対応を検証し、構成記録、権限一覧、監視・復旧手順を引き継ぎます。継続運用の時間帯、変更責任、費用は別途確認します。
製品、地域、提供条件は、確認済みの提案と双方の契約に基づきます。
評価・導入・継続サポート
必要な判断や導入作業に合わせて、支援の段階と範囲を選びます。