『クラウド上で大規模な言語モデルを使用する際の性能とコストの最適化戦略』

『クラウド上での大規模な言語モデルの利用におけるパフォーマンスとコストの最適化戦略』

 

大規模言語モデル（LLM）は最近ビジネスでその存在を見せ始め、さらに拡大していくでしょう。企業がLLMの導入メリットを理解し始めると、データチームはビジネスの要件に応じてモデルを調整していくでしょう。

ビジネスにとって最適な道は、ビジネスが必要とするLLMの要件をスケールさせるためにクラウドプラットフォームを活用することです。しかし、クラウド上でのLLMのパフォーマンスの障害や使用コストの増加という課題が存在することもあります。これはビジネスで避けたいことです。

そこで、この記事ではLLMのクラウド上でのパフォーマンスを最適化し、かつコストを抑えるための戦略をご紹介します。具体的な戦略はどのようなものでしょうか。それでは早速見ていきましょう。

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1. クリアな予算計画を立てる

 

パフォーマンスとコストを最適化するための戦略を実施する前に、財務状況を把握する必要があります。LLMにどれだけの予算を投資する意思があるのかは、限界となるでしょう。予算を大きくすれば、より大きなパフォーマンス結果が得られるかもしれませんが、ビジネスを支えていない場合は最適ではありません。

予算計画は、さまざまな利害関係者との十分な議論が必要です。ビジネスが解決したい重要な項目を特定し、LLMへの投資が妥当かどうかを評価してください。

この戦略は、個人事業主や個人にも適用されます。自分が費やすことができるLLMの予算を持っていると、長期的な財務問題の解決に役立ちます。

 

2. 適切なモデルサイズとハードウェアを決定する

 

研究の進歩により、私達の問題を解決するために選択できるLLMの種類が増えています。パラメータの小さいモデルでは最適化が速くなりますが、ビジネスの問題を解決する最高の能力を持っていないかもしれません。一方、より大きなモデルにはより優れた知識ベースと創造性がありますが、計算にはより多くのコストがかかります。

LLMのサイズによってパフォーマンスとコストのトレードオフがありますので、モデルを決定する際には考慮する必要があります。より良いパフォーマンスを持つ大きなパラメータモデルが必要か、それとも逆により低コストで済むモデルが必要か、という問いです。したがって、自分のニーズを評価してみてください。

さらに、クラウドのハードウェアもパフォーマンスに影響を与えます。より高性能のGPUメモリは、応答時間が速くなり、より複雑なモデルを可能にし、レイテンシを低減することができます。ただし、より大きなメモリはより高いコストを意味します。

 

3. 適切な推論オプションを選択する

 

クラウドプラットフォームによっては、さまざまな推論オプションが用意されています。アプリケーションのワークロード要件に応じて、選択するオプションも異なる可能性があります。ただし、推論は各オプションごとに異なるリソース数が必要となるため、コストの使用にも影響を与えます。

Amazon SageMakerの推論オプションを例に取ると、以下のような推論オプションがあります：

1. リアルタイム推論。入力が来た瞬間に応答を処理する推論です。チャットボットや翻訳などのリアルタイムで使用される推論です。常に低レイテンシが必要なため、需要が低い期間でも高い計算リソースが必要とされます。リアルタイム推論を用いたLLMは需要がない場合はコストが高くなり、利益が得られない可能性があります。

1. サーバーレス推論。この推論は、クラウドプラットフォームが必要に応じてリソースを動的にスケーリングし割り当てるものです。リソースの初期化ごとにわずかな遅延が生じるため、パフォーマンスは低下するかもしれません。ただし、使用した分だけの料金のみを支払うため、最もコスト効果が高いです。

1. バッチ変換。この推論は、リクエストをバッチ処理で処理するものです。つまり、リクエストを即座に処理しないため、オフラインプロセスに適しています。リクエストの即時処理が必要なアプリケーションには適していないかもしれませんが、コストはあまりかかりません。

1. 非同期推論。この推論は、バックグラウンドタスクに適しています。結果は後で取得されるため、推論タスクをバックグラウンドで並行して処理することができます。パフォーマンス的には、長時間の処理が必要なモデルに適しており、さまざまなタスクを効率的に処理できます。コスト的にも、リソースの割り当てが改善されるため、効果的である場合があります。

アプリケーションのニーズを評価し、最も効果的な推論オプションを持つようにしてください。

4. 有効なプロンプトの構築

LLMは、トークン数が支払う必要があるコストに影響を与える特定のケースのモデルです。そのため、最小限のトークンを使用して入力または出力のいずれかを使用し、出力の品質を維持しながら、効果的なプロンプトを構築する必要があります。

特定の段落の出力量を指定するプロンプトを構築するか、または「要約」、「簡潔」といった結論の段落を使用してプロンプトを構築してください。また、必要な出力を生成するために入力プロンプトを正確に構築してください。LLMモデルに必要以上の生成をさせないでください。

5. 応答のキャッシュ

繰り返し質問され、毎回同じ応答がある情報があります。クエリの数を減らすために、典型的な情報はすべてデータベースにキャッシュし、必要時に呼び出すことができます。

通常、データはPineconeやWeaviateなどのベクトルデータベースに格納されますが、クラウドプラットフォームには独自のベクターデータベースが必要です。キャッシュする応答はベクトル形式に変換され、将来のクエリのために保存されます。

応答を効果的にキャッシュするためのいくつかの課題があります。例えば、キャッシュ応答が入力クエリに適切に応えられない場合には、ポリシーを管理する必要があります。また、いくつかのキャッシュは類似しており、誤った応答をもたらす可能性があります。応答を適切に管理し、コストを削減するのに役立つ適切なデータベースを持つようにしましょう。

結論

デプロイするLLMは、適切に扱わないとコストがかかりすぎたり正確性が低下する可能性があります。そこで、クラウド上のLLMのパフォーマンスとコストを最適化するために以下の戦略を採用できます：

1. 明確な予算計画を立てる
2. 適切なモデルサイズとハードウェアを選択する
3. 適切な推論オプションを選択する
4. 効果的なプロンプトを構築する
5. 応答のキャッシュ

[Cornellius Yudha Wijaya](https://www.linkedin.com/in/cornellius-yudha-wijaya/)は、データサイエンスアシスタントマネージャー兼データライターです。Allianz Indonesiaでフルタイムで働きながら、ソーシャルメディアや執筆メディアを通じてPythonとデータのヒントを共有することが大好きです。

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