現在のコンサルティング業務の50%は、企業が大規模にオープンソースモデルを活用する支援です。 誰もがオープンソースのLLMを自分のコンピュータで使う方法を知っていますが、何千人ものユーザーにとって大規模に行うのは非常に難しいです。 この展開は以下の通りです: 1. チームがDeepSeekを使ってプロトタイプを作る。 2. すべて順調に見える。うまくできます！ 3. モデルをオンラインで展開するためのオンラインガイドに従うこと。 4. 10人のユーザーにアプリを試してもらうよう求めます。 5. あらゆる場所でレイテンシースパイクが発生する。 6. システム全体が停止する。 7. 彼らはDeepSeekを非難し、新しいモデルで再挑戦する。 問題は常にモデルではなく、スケーリング推論にあります。 私が企業におすすめする一つをご紹介します: オープンソースモデルの展開を二度と考えたくない場合は、Nebius Token Factoryをチェックしてみてください。 これはオープンソースLLMを大規模に展開するためのマネージド推論プラットフォームです。 これは試作品や研究実験用ではありません。これは実際のアプリケーションと実際のユーザーがある場合の話です。 トークンファクトリーに関する3つの重要なポイント: ・推論の実行方法を完全にコントロールできます。 ・テールレイテンシーは予測可能です(平均ではなくP99)。 ・スケールアップ時に予期せぬ費用が発生しません。予算を事前に計画することができます。 ...