ハイブリッドクラウド・フォグ・トポロジー上でのLLMの展開：逐次的なモデル・プルーニングを使用

大規模言語モデル（LLMs）は、会話AI、コード生成、要約、さらには多くのシナリオにおいてバックボーンとなっています。ただし、コンピュートリソースが限られている環境での展開には、ハイブリッドクラウド・フォグアーキテクチャーにおいてエッジに近い場所でリアルタイムの推論を実行する必要があるため、重大な課題が生じます。 このような場合、漸進的なモデルプルーニングが重要な役割を果たすことになり、モデルサイズと計算コストを削減しながら精度に影響を与えないソリューションを提供します。この記事では、レイヤー認識型、リソース適応型のプルーニング技術を使用して、クラウド・フォグトポロジー上でLLMsを効率的に展開する方法について議論します。