プライベートLLM コンサルティングサービス

プライベートLLM（大規模言語モデル）は、組織がアクセス制御、データ処理、およびデプロイメントを管理できる環境で実行されます。企業のインフラストラクチャや専用のホスティング環境を利用して、内部のAIツールを支援することが可能です。

プライベートLLMが有効な場面

内部ナレッジ検索: 企業文書、手順書、技術マニュアル内の情報検索を従業員が支援します。回答は、既存の文書権限を尊重する必要があります。
文書処理: 内部資料からのレポートの要約、情報抽出、草稿の作成を行います。ミスがビジネス意思決定に影響を与える可能性がある場合、人間のレビューは依然として必要です。
ソフトウェア開発: 承認済み環境内でソースコードを保持しつつ、コードの説明、ドキュメンテーション、開発タスクを支援します。

デプロイメントの選択肢とトレードオフ

場所と制御: オンプレミスデプロイメントは、ハードウェアとネットワークアクセスに対する直接的な制御を提供します。専用のホスティングは物理インフラストラクチャの作業を軽減しますが、プロバイダのアクセスとデータロケーションの確認が必要です。
コストとキャパシティ: ハードウェア、電気代、ホスティング、メンテナンスが運用コストに貢献します。必要なキャパシティは、モデルサイズ、文書長さ、同時接続ユーザー数によって決まります。
パフォーマンスと品質: 小さいモデルは一般的に少ないリソースで済みます。正確性と応答時間が十分かどうかを判断するため、代表的なタスクに対してテストしてください。
セキュリティとメンテナンス: プライベートデプロイメントだけでセキュリティが保証されるわけではありません。アクセス制御、ログ記録、更新、保存された会話の保護には依然として注意を払う必要があります。

NobleConsulによる支援

NobleConsulは、ユースケースの評価、デプロイメントオプションの比較、ビジネス要件に対するモデルのテストを支援できます。
NobleConsulは、プライベートLLMデプロイメントのためのサーバーハードウェアのプロビジョニングも可能です。ワークロードと予算に基づいて、GPU、メモリ、ストレージ、ネットワークの選択肢を提供します。
支援には、内部システムとの統合、および継続的な運用、メンテナンス、キャパシティ向上の計画が含まれます。

プライベートLLMコンサルティングに関するよくある質問

組織はいつプライベートLLMコンサルティングを検討すべきですか？

内部文書、ソースコード、顧客情報などの機密データを、パブリックなAIサービスに依存せずにAIと使用したい場合です。また、AIのパイロットプロジェクトを本番環境に移行し、適切なモデル、ハードウェア、インフラストラクチャを評価する場合にも有用です。

プライベートLLMを実行するために必要なハードウェアは？

GPUメモリ要件はモデルサイズによって異なります。小さいモデル（70-80億パラメータ）は16-24 GBのメモリを持つ単一のGPUで動作できますが、大きいモデル（700億パラメータ）は40 GB以上、多くの場合複数のGPUが必要です。同時接続ユーザー数や長い文書も追加のメモリを要求します。

オンプレミスLLMの運用コストはどれくらいですか？

コストはモデルサイズ、ユーザー数、パフォーマンス要件に依存します。小さいモデルは単一のGPUサーバーで動作できますが、大きいものはより高価なハードウェアが必要です。継続的なコストには電気代、冷却、ソフトウェア更新、メンテナンスが含まれます。実際のワークロードを使ったパイロットが総投資額の見積もりを助けます。

プライベートLLMとChatGPT Enterpriseの違いは？

プライベートLLMは、組織自身のインフラストラクチャで動作し、データがどのように、どこで処理されるかを制御できます。ChatGPT EnterpriseはOpenAIが契約条件に基づいてホスティングします。プライベートLLMは、Llama、Mistral、Qwenなどのオープンモデルを使用することが一般的で、これらは組織が管理・維持します。