01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
ハイブリッドAIデプロイメントでは、AIシステムの処理を一つの環境へ統一せず、クラウドとローカル環境などに分けて配置する。AWSが説明するハイブリッドMLは、通常はローカル資源とクラウドを含む、少なくとも二つの計算環境を使用する。構成例には、クラウド上のモデルをオンプレミスのアプリケーションから利用する方式や、データをローカルに置いたままクラウドで学習や推論を行う方式がある。IBMの資料でも、ハイブリッド環境はクラウドとプライベート環境の要素を組み合わせる選択肢とされている。採用時には環境間の接続、認証、権限、依存関係、監視、可用性を設計する必要がある。
02 / IN PRACTICE
Hybrid AI deploymentの活用例
たとえば、こんな場面で
社内の業務アプリケーションをオンプレミスで運用しながら、学習済みモデルをクラウドに配置し、認証されたAPIを介して推論結果を取得する。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
データ、学習、推論、アプリケーションをどの環境に置くかを明確にし、接続経路、認証・権限、障害時の動作、監視方法を構成単位で確認する。
参考資料
Introducing hybrid machine learning | Amazon Web Services （新しいタブで開きます）How to Deploy AI Agents Across the Enterprise | IBM （新しいタブで開きます）AI and Machine Learning Products - Azure Architecture Center （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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