32 分vLLMとPagedAttentionによる高速なLLM推論配信
サービングエンジン、バッチ処理、KVキャッシュのメモリが、自社運用推論の経済性を左右する理由を理解できます。
上級者プライベート/ローカルAI
Tech Field Day. プライベートAIを、統制されたコンピューティング、分離環境、Kubernetes、推論コンテナ、モデルガバナンス、セルフサービス型プロビジョニング、GPU共有、監視から成る多層インフラとして示します。これは、プライバシーは「ローカル」という言葉ではなく、導入境界、ログ、アクセス、運用によって決まるという記事の警告に直接対応します。
これはVMware/Broadcom固有のアーキテクチャであり、唯一の正解として扱わないでください。企業向けのパターンを理解するために活用したうえで、実際の中小企業のユースケースに照らし、VPCエンドポイント、法人向けSaaS、より簡素な自社運用スタック、ローカル端末上のワークフローと比較してください。
直感だけでSaaSか自社運用かを選ぶのではなく、プライベートAIをインフラとガバナンスの意思決定として評価できます。
クラウドまたはオンプレミスのインフラ、Kubernetes、GPU、機密情報によってAIアーキテクチャを変える必要がある理由について、基本的な知識が必要です。
最終確認日:2026年5月18日
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