GCP ServerlessでTFLiteモデルを展開する

GCPでTFLiteモデルを展開する

サーバーレスな方法で量子化モデルを展開する方法

モデルの展開は難しいです。クラウドプラットフォームの継続的な変化や他のAI関連のライブラリのほぼ週ごとの更新など、後方互換性と正しい展開方法の見つけ方は大きな課題です。今日のブログ投稿では、tfliteモデルをGoogle Cloud Platform上でサーバーレスな方法で展開する方法を見ていきます。

このブログ投稿は以下のような構成になっています：

• サーバーレスと他の展開方法の理解
• 量子化とTFLiteとは何か
• GCP Cloud Run APIを使用してTFLiteモデルを展開する

サーバーレスと他の展開方法の理解

まず、サーバーレスとは何かを理解しましょう。なぜなら、サーバーレスとはサーバーがないことを意味しないからです。

AIモデル、またはその他のアプリケーションは、3つの主要なカテゴリに分類されてさまざまな方法で展開できます。

• 「Azureの「Prompt Flow」を使用して、GPTモードで文書コーパスをクエリする」
• 「VAEs、GANs、およびTransformersによる創発的AIの解放」
• 「AIのスケーリングと採用に関する5つの懸念」

サーバーレス：この場合、モデルはクラウドのコンテナレジストリに保存され、ユーザーがリクエストを行ったときにのみ実行されます。リクエストが行われると、ユーザーリクエストを満たすためにサーバーインスタンスが自動的に起動され、しばらくしてシャットダウンされます。起動、設定、スケーリング、シャットダウンまですべて、Google Cloudプラットフォームが提供するCloud Run APIによって処理されます。他のクラウドではAWS LambdaやAzure Functionsが代替手段としてあります。

サーバーレスには利点と欠点があります。

• 最大の利点はコストの節約です。ユーザーベースが大きくない場合、大部分の時間、サーバーはアイドル状態であり、お金が無駄になってしまいます。もう1つの利点は、インフラストラクチャのスケーリングについて考える必要がないことです。サーバーへの負荷に応じて、自動的にインスタンスの数を複製し、トラフィックを処理することができます。
• 欠点として考慮すべき点は3つあります。それは小さいペイロード制限があり、より大きなモデルを実行するために使用できます。また、サーバーはアイドル時間が15分経過すると自動的にシャットダウンされるため、長時間のリクエストを行うと、最初のリクエストが多くの時間を要します…

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