RAG、エージェント、およびマルチモーダル アプリ: さまざまな AI 製品のコンピューティングの選択

AI 製品は、外見的には似ていることがよくありますが、コンピューティングのボトルネックは大きく異なる場合があります。 RAG、エージェント自動化、およびマルチモーダル生成には、異なる評価基準が必要です。

なぜそれが重要なのか

RAG は、ドキュメントの品質、埋め込みスループット、取得遅延、または再ランキングによって制限される場合があります。 Agent は、複数ステップのツール呼び出しと障害回復によって制限される場合があります。マルチモーダルなワークロードは、メモリと持続的な生成スループットによって制限される場合があります。これらを 1 つの一般的な GPU 問題として扱うと、不適切な選択が生じます。

適用方法

リクエストの量、モデルのサイズ、コンテキストの長さ、入出力タイプ、ジョブをキューに入れることができるかどうか、応答はリアルタイムである必要があるかどうかを書き留めます。大規模なセットアップや長時間実行されるセットアップを選択する前に、短期間のレンタルを使用して実際のレイテンシ、メモリ負荷、障害モードを測定してください。

次のステップ

製品段階がリソース段階を導くようにしましょう。検証には小規模または柔軟なレンタルを使用し、データが明らかにするボトルネックのみをスケールします。トラフィック、モデル サイズ、または出力形式が変更されるたびに、選択を再確認してください。