スケーラビリティ、コスト効率、迅速な導入により、サーバーレス・コンピューティングがAI/MLにどのような革命をもたらすかをご覧ください。今すぐ、より賢く、より速く構築しましょう!
サーバーレス・コンピューティングは、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実行モデルである。このアプローチにより、開発者は基盤となるサーバーインフラを意識することなく、アプリケーションやサービスを構築し、実行することができる。サーバーのプロビジョニングと管理の代わりに、開発者はコードを関数の形でデプロイする。これらの関数はプロバイダーによってオンデマンドで実行され、1日あたり数リクエストから1秒あたり数千リクエストまで自動的にスケーリングされる。この従量課金モデルは、機械学習(ML)アプリケーションで一般的なシナリオである、トラフィックが変動したり予測できないワークロードに対して非常に効率的です。
サーバーレス・コンピューティングの中核は、FaaS(Function-as-a-Service)モデルだ。このセットアップでは、アプリケーション・ロジックは、特定のイベントによってトリガーされる小さな単一目的の関数に分解される。イベントとは、ウェブアプリケーションからのHTTPリクエスト、キュー内の新しいメッセージ、クラウドストレージにアップロードされるファイルなどである。
トリガーイベントが発生すると、クラウドプラットフォームは即座に対応する機能を実行する。プラットフォームは、コンピュート・インスタンスのプロビジョニング、オペレーティング・システムの管理、高可用性とスケーラビリティの確保など、リソース管理のあらゆる側面を処理する。機能の実行が終了すると、リソースは解放される。これにより、アイドル状態のサーバー時間をなくし、アプリケーションが消費する正確なコンピュート・リソースに対してのみ料金を支払うことを保証します。これは、最新のMLOpsの基本原則です。
サーバーレスアーキテクチャは、AI/MLのライフサイクルの様々な段階、特にモデル推論に特に適している。
サーバーレス・コンピューティングを関連技術と区別することは重要だ:
代表的なサーバーレスプラットフォームには、AWS Lambda、Google Cloud Functions、Azure Functionsなどがある。これらのサービスは、サーバーレスAI/MLアプリケーションを効率的に構築・実行するためのインフラを提供する。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、サーバーレスセットアップを含む様々なアーキテクチャ内でのモデルのデプロイと管理をさらに効率化することができる。