Azure OpenAIの本番環境向けベストプラクティス
本記事については生成AIを活用して生成された記事となります。
解説内容の正確性については読者ご自身でご確認いただきますようお願いいたします。
本記事はAzure OpenAI Best Practices for Production | by Manoranjan Rajguru | Mediumの解説記事となります。
Azure OpenAIの強力なモデルを本番環境に統合する際には、セキュリティ、信頼性、スケーラビリティを確保するためのベストプラクティスに従うことが重要です。この記事では、Azure内でOpenAIアプリケーションをスケーリングするためのリソースの整理、クォータ管理、レートリミット、および効率的な負荷分散のためのプロビジョンド・スループット・ユニット（PTU）とAzure API Management（APIM）の戦略的利用について詳述します。
Azure OpenAIリソースのベストプラクティス
統合管理: Azure OpenAIのワークロードを単一のAzureサブスクリプション下に統合し、管理とコストの最適化を図ります。
リソースの共有サービス化: PTUおよびPAYGリソースの効率的な使用を確保するため、Azure OpenAIリソースを共有サービスとして扱います。
サブスクリプションの分離: 開発および本番環境や地理的要件に応じて、個別のサブスクリプションを利用します。
リージョナルアイソレーション: スケーリングと管理を簡素化するために、リソースグループを使用してリージョンごとに分離します。
クォータとレートリミット
トークン管理: OpenAIモデルによって処理される基本的なテキスト単位であるトークンの効率的な管理が重要です。
クォータ: サブスクリプションプランに基づいてAPIの使用量を設定し、プロアクティブにモニタリングします。
レートリミット: 公平なAPIアクセスとシステムの安定性を確保するために、リクエストとトークンのレートリミットを実装します。
PTUの利用: ビジネスクリティカルな使用にはPTUを、PTU割り当てを超えるトラフィックにはPAYGを利用します。
レイテンシ改善のためのテクニック
プロンプト圧縮: LLMLinguaライブラリを使用して、モデルに渡される入力トークンを効果的に減少させます。
Skeleton of Thought: 骨組みとなる回答を生成し、各ポイントを展開することで、長い生成を迅速に行います。
共有プロンプトの最大化: 動的部分を後に配置してKVキャッシュを活用し、リクエストの処理トークンを減少させます。
ストリーミング: 応答待ち時間を短縮する最も効果的なアプローチです。
負荷分散
APIMの役割: トラフィックを均等に分散し、システムの回復性を向上させます。
スマート負荷分散: レートリミットを超えるトラフィックを自動的に低優先度のバックエンドにリダイレクトします。
セキュリティとコンプライアンス
ロールベースのアクセス制御（RBAC）: 誰がどのAzureリソースにアクセスできるかを定義します。
コンテンツフィルタリング: AIモデルによって生成されるコンテンツがポリシーと基準に一致するようにします。
マネージドアイデンティティ: 資格情報を取り扱わずにリソースにアクセスします。
結論
Azure OpenAIリソースを企業レベルで活用するための戦略を概説しました。OpenAIリソースを中央管理し、APIMを使用したスマートな負荷分散を採用することで、OpenAIへの投資を最大化し、さまざまなアプリケーションやユースケースにわたってスケーラビリティ、コスト効率、およびパフォーマンスを確保できます。