サーバーレスコンピューティングが、スケーラビリティ、コスト効率、迅速なデプロイメントでAI/MLに革命をもたらす様子をご覧ください。よりスマートに、より速く、今すぐ構築しましょう！
サーバーレス・コンピューティングとは、クラウド・プロバイダーがサーバーの割り当てとプロビジョニングを動的に管理するクラウドの実行モデルである。 クラウド・プロバイダーがサーバーの割り当てとプロビジョニングを動的に管理するため、開発者は基盤となるインフラを管理することなくアプリケーションを構築・実行できる。 インフラを管理することなくアプリケーションを構築・実行できる。このアーキテクチャでは、コードは特定のイベントによってトリガーされるステートレス・コンテナで実行される、 ゼロから数千のリクエストまで瞬時に自動的にスケーリングされる。この従量課金モデルは、トラフィックが変動するワークロードに対して非常に効率的です。 この従量課金モデルは、トラフィックが変動するワークロードに対して非常に効率的であり、最新の 機械学習（ML）アプリケーション開発 およびクラウド・コンピューティング戦略の要となっている。
サーバーレス・コンピューティングの核心は FaaS（Function-as-a-Service）パラダイムだ。モノリシックなアプリケーションをデプロイする代わりに モノリシックなアプリケーションをデプロイする代わりに、ロジックは単一のタスクを実行する個々の機能に分解される。これらのファンクションは イベントドリブンであり、アクションによってトリガーされたときにのみ実行される。 API Gateway経由のHTTPリクエスト、Amazon S3のようなストレージサービスへのファイルアップロード、データベースの更新など、アクションがトリガーされたときにのみ実行される。 Amazon S3のようなストレージサービスへのファイルのアップロード、データベースの更新などだ。
クラウド・プロバイダーは、オペレーティング・システムのメンテナンス、キャパシティ・プロビジョニング、スケーラビリティなど、運用上のオーバーヘッドをすべて処理する。 プロビジョニング、スケーラビリティを含むすべての運用オーバーヘッドを処理する。この抽象化によって この抽象化により、チームはコンピュータ・ビジョンやデータ解析のコード作成に専念できるようになる。 コンピュータ・ビジョンやデータ解析のためのコード作成に専念できるようになる。 MLOpsのベストプラクティスで定義された開発ライフサイクルを大幅に加速する。 MLOpsのベスト・プラクティスです。
サーバーレスアーキテクチャは、アイドル状態のサーバーにコストをかけることなく、「バースト的な」トラフィックパターンを処理できるため、AIモデルの展開に特に有利である。 「バースト的な」トラフィック・パターンをアイドル・サーバーのコストをかけずに処理できるためだ。
次のコードは、Ultralytics 軽量モデルをロードして、以下のようなオブジェクト検出を実行する概念的なハンドラ関数を示しています。 オブジェクト検出を実行します。 ハンドラ関数を示します。
from ultralytics import YOLO
# Initialize the model outside the handler to cache it for warm starts
# YOLO11n is chosen for its small size and speed, ideal for serverless environments
model = YOLO("yolo11n.pt")
def lambda_handler(event, context):
"""Simulated serverless handler for performing inference. 'event' contains the input data, e.g., path to an image.
"""
image_path = event.get("image_path", "data/images/bus.jpg")
# Run inference
results = model(image_path)
# Return the count of detected objects
return {"status": "success", "objects_detected": len(results[0].boxes)}
サーバーレスがフィットする場所を理解するには、類似のテクノロジーと区別する必要がある：
サーバーレス・コンピューティングを採用することで、企業は堅牢なコンピュータ・ビジョン・アプリケーションを展開することができます。 アプリケーションを展開することができます。 コスト効率に優れ、グローバルなスケールが可能な堅牢なコンピュータ・ビジョン・アプリケーションを展開することができます。
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