オンプレミスでのLLM展開に向けた完全なインフラ計画ガイドです。GPU選定（A100 vs H100 vs L40S）、モデルサイズ別のRAM要件、ストレージ設計、APIベースのソリューションとのコスト比較を網羅しています。
7Bパラメータモデルの場合：最低1枚のNVIDIA A100 40GB、または2枚のA10G GPU、64GB RAM、NVMeストレージが必要です。70Bモデルの場合：4〜8枚のA100 80GB GPU、256GB以上のRAMが必要です。Boolean & Beyondは、適切なインフラ規模の選定を支援し、APIベースのソリューションと比較してスケール時（1日1,000件以上のリクエスト）に60〜80%のコスト削減を実現するケースがあります。
大規模言語モデル（LLM）を自社インフラ上で展開することは、機密データの取り扱い、厳格な規制対応、または高いクエリ量を抱える企業にとって、ますます現実的かつ必要な選択肢となっています。オンプレミス展開により、パブリッククラウドAPIでは実現しにくいデータ管理、コスト制御、低レイテンシ、そして知的財産の保護が可能になります。
インドの規制として、RBIデータローカライゼーションおよびDPDP法により、一部の機密データや金融データはインド国内に保管することが求められています。オンプレミス展開（またはインド国内の厳格に管理されたプライベートデータセンター）により、以下が実現します：
1日5万件以上のクエリを処理する企業の場合、12〜24ヶ月の期間でオンプレミス推論のコストはクラウドLLM APIより一般的に60〜80%安くなります。初期にハードウェアへの投資が必要ですが：
ローカルで推論を実行することで、グローバルなクラウドリージョンへの広域ネットワーク経由の遅延を回避できます：
この差は、チャットボット、エージェント型ワークフロー、リアルタイム意思決定システムにおいて重要になります。
オンプレミスであれば、以下のリスクにさらされることはありません：
自社固有の以下の資産：
これらをすべて自社ネットワーク内に留めることで、知的財産の漏洩リスクを低減し、法的レビューを簡素化できます。
オンプレミスが常に最適とは限りません。以下のような場合はクラウドAPIのほうが適しています：
1日あたり1,000件未満のクエリの場合、経済的にはAPIが有利です。ハードウェア購入やMLOpsの運用コストの回収に時間がかかります。
リリース初日からGPT-4クラスの最新モデルを使用する必要がある場合、オンプレミスの重みや対応オープンモデルを待つよりも、クラウドAPIのほうが迅速に導入できます。
オンプレミスでは、少なくとも以下ができる小規模なチームが必要です：
初期の実証実験（POC）段階であれば、まずクラウドAPIから始め、利用が安定してきた段階でオンプレミスに移行するのが最も現実的なアプローチです。
LLM推論において最も重要なコンポーネントはGPUです。適切なサイジングにより、設備投資・運用コストを大幅に削減できます。
量子化とは、数値精度を下げることでメモリ使用量を削減し、場合によっては処理速度を向上させる手法です。
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Boolean and Beyond
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