Hugging Face LLM を GCP Vertex AI または Cloud Run にデプロイします

適切なモデルが見つかりました。今度は、それを本番環境で確実に実行する必要があります。ローカルだけでなく、ノートブックだけでなく、アプリケーションが実際に呼び出すことができる安全でスケーラブルなAPIの背後で。

これはまさにこのサービスが提供するものです。

Zinn Digitalはロンドン拠点のGoogle Cloudエキスパートです。選択したHugging Faceモデルを取得し、Vertex AIまたはCloud Run上の本番環境にデプロイします。完全にコンテナ化され、GPU対応で、セキュアなVPCネイティブエンドポイントで保護されています。作業完了後、製品にすぐに統合できるライブAPIを受け取ります。

**「単にスクリプトを実行する」ことと何が違うのか**

誰でもGPUインスタンスを立ち上げて、うまくいくことを願うことができます。私たちは、コードを一行も書く前にモデルの実際のRAMとVRAM要件を評価し、コストとレイテンシのバランスを取る適切なGPUティア（T4、L4、またはA100）を選択し、ワークロードに合わせてスケーリングし、その下で崩壊しないインフラストラクチャを構築します。すべてのデプロイメントは設計上安全です。公開エンドポイントは開いたままにせず、資格情報はハードコードしません。

**仕組み**

まず、モデルのリンクとユースケースの簡単な説明をお送りください。モデルのリソース要件を評価し、デプロイ方法を確認します。その後、Dockerを使用してモデルをコンテナ化し、Vertex AIまたはCloud Runにデプロイし、GPUプロビジョニングとAPIセキュリティを設定し、最後に動作するPythonテストスクリプトをお渡ししますので、ご自身でエンドポイントを検証できます。

**含まれるもの**

選択したティアに応じて、専門家によるコンサルテーションとアーキテクチャ評価、安全なGCPエンドポイントへの完全なモデル展開、コンテナ化および展開パイプラインのソースコード、詳細なインラインコードコメントのすべてまたは一部を受け取ることができます。これにより、チームは自信を持って作業を維持および拡張できます。

**これは誰のためのものか**

このサービスは、本番環境で使用したいHugging Faceモデルを特定したが、安全かつ効率的にデプロイするためのGCPインフラストクチャの経験が不足している開発者やエンジニアリングチームに適しています。また、フルクラウドチームを雇うことなく機能するAIバックエンドを必要とする技術系創業者や、特定のデプロイメント課題に専門家の手を借りたいGoogle Cloudをすでに使用している組織にも同様に適しています。

**ご注文の前に**

すべてのプロジェクトはユニークです。モデルのサイズ、GPUの要件、既存のGCPアーキテクチャ、セキュリティの制約はすべて異なります。ご注文の前にメッセージをお送りください。お客様の状況に合ったアプローチであることを確認し、範囲について合意します。これにより、作業が適切に開始され、予期せぬ事態が発生しないようにします。