デプロイと自動化

質問	レスポンスの例
スケーリングとロードバランシングの要件は何ですか？	インテリジェントなリクエストルーティング、自動スケーリングシステム。モデルキャッシュ、遅延ロード、分散ストレージシステムなどの手法を採用することで、高速コールドスタートを最適化し、バースト的で予測不可能なトラフィックパターンを処理するシステムを設計します。
新しいバージョンを更新およびロールアウトするための要件は何ですか？	ブルー/グリーンデプロイ、Canary リリース、ローリング更新など。
ディザスタリカバリとビジネス継続性の要件は何ですか？	バックアップと復元の手順、フェイルオーバーメカニズム、高可用性設定など。
生成 AI モデルのトレーニング、デプロイ、管理を自動化するための要件は何ですか？	自動トレーニングパイプライン、継続的デプロイ、自動スケーリングなど。
新しいデータが使用可能になると、生成 AI モデルはどのように更新および再トレーニングされますか？	定期的な再トレーニング、増分学習、転移学習などを通じて。
モニタリングと管理を自動化するための要件は何ですか？	自動アラート、自動スケーリング、自己修復など。
生成 AI ワークロードに推奨されるデプロイ環境は何ですか？	モデルトレーニングに AWS を使用し、推論にオンプレミスインフラストラクチャを使用してデータレジデンシー要件を満たすハイブリッドアプローチ。
生成 AI のデプロイに希望する特定のクラウドプラットフォームはありますか？	AWS のサービス、特にモデルの開発とデプロイには Amazon SageMaker AI、基盤モデルには Amazon Bedrock。
生成 AI ワークロードにはどのようなコンテナ化テクノロジーを検討していますか？	Kubernetes とオーケストレーションされた Docker コンテナを標準化して、ハイブリッド環境全体で移植性とスケーラビリティを確保したいと考えています。
生成 AI パイプラインに CI/CD 用の推奨ツールはありますか？	バージョン管理および CI/CD パイプライン用の GitLab。Jenkins と統合され、テストとデプロイを自動化します。
生成 AI ワークフローを管理するために、どのようなオーケストレーションツールを検討していますか？	ワークフローオーケストレーション、特にデータの前処理パイプラインとモデルトレーニングパイプライン用の Apache Airflow。
生成 AI ワークロードをサポートするために、オンプレミスインフラストラクチャに特定の要件はありますか？	オンプレミスの推論ワークロードをサポートするために、GPU アクセラレーションサーバーと高速ネットワーキングに投資しています。
異なる環境間でモデルのバージョニングとデプロイを管理するにはどうすればよいですか？	モデルの追跡とバージョニングに MLflow を使用し、Kubernetes インフラストラクチャと統合して環境間でシームレスにデプロイする予定です。
生成 AI デプロイでは、どのようなモニタリングおよびオブザーバビリティツールを検討していますか？	メトリクス収集用の Prometheus、視覚化用の Grafana、モデル固有のモニタリング用の追加のカスタムログ記録ソリューション。
ハイブリッドデプロイモデルでデータの移動と同期にどのように対処していますか？	を使用して AWS、オンプレミスストレージと 間の AWS DataSync 効率的なデータ転送を行います。自動同期ジョブは、トレーニングサイクルに基づいてスケジュールされます。
さまざまな環境にわたる生成 AI デプロイには、どのようなセキュリティ対策を実装していますか？	オンプレミスの Active Directory と統合されたクラウドリソースに IAM を使用して、end-to-endの暗号化とネットワークセグメンテーションを実装し、データフローを保護します。