LoRAアダプタを用いたマルチテナントLLM推論インフラの共有リソース管理

LoRAアダプタを用いたマルチテナントLLM推論インフラの共有リソース管理とは

LoRAアダプタを用いたマルチテナントLLM推論インフラの共有リソース管理とは、複数のユーザー（テナント）が大規模言語モデル（LLM）の推論サービスを共通のインフラ上で利用する際、GPUなどの高価な計算リソースを効率的かつ公平に配分・運用するための技術および仕組みを指します。このアプローチでは、LoRA (Low-Rank Adaptation) という効率的なファインチューニング手法で生成された軽量なアダプタを活用し、異なるテナントがそれぞれ独自のアダプタを必要とする場合でも、基盤となるLLMモデルは一つだけロードし、アダプタ部分のみを動的に切り替えることでメモリ使用量を最小限に抑えます。これにより、一つの推論用インフラ（親トピックである「推論用インフラ」の具体的な実装形態の一つ）上で、複数のカスタマイズされたLLM推論を低コストかつ高スループットで提供することが可能となり、MLOps基盤におけるLLM運用の課題解決に大きく貢献します。

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