Predibase

Predibaseは、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングとサービングのための決定的な開発者プラットフォームとしての地位を確立しています。開発者や企業が、高度に専門化され、費用対効果が高く、高性能なAIモデルを作成するための包括的なエンドツーエンドのインフラストラクチャを提供します。最新のオープンソースイノベーションを活用することで、PredibaseはユーザーがLlama 3、Mistral、Qwenなどのモデルを特定のユースケースに適応させることを可能にし、多くの場合、GPT-4のようなより大規模で汎用的なモデルと比較して、わずかなデータとコストで優れた精度を達成します。

このプラットフォームは、強力なトレーニングと高速なサービングという2つの主要な柱の上に構築されています。強化学習ファインチューニング（RFT）などの最先端技術を導入しており、わずか10個のラベル付きサンプルでモデルをトレーニングし、ライブの報酬関数を通じて継続的に改善することができます。これにより、カスタムモデル作成の参入障壁が劇的に下がります。サービングには、単一のGPUで数百のファインチューニング済みモデルアダプタをサービングできるオープンソースエンジンであるLoRAXを利用します。これはTurbo LoRAなどの最適化と組み合わせることで、スループットを最大4倍に向上させ、GPU使用率を最大化することで大幅なコスト削減を実現します。

Predibaseの使い方

Predibaseのワークフローは、効率的で開発者に優しいように設計されています。一般的なプロセスは次のとおりです。

1. ベースモデルの選択：プラットフォームで利用可能なLlama 3、Mistral 7B、CodeLlamaなどの幅広い人気オープンソースLLMライブラリから選択するか、独自のカスタムモデルをアップロードします。
2. データの準備：ファインチューニングのためにデータセットをアップロードします。Predibaseは、直接のファイルアップロードや、エンタープライズクライアント向けのSnowflake、Databricks、S3などのデータウェアハウスへの接続など、さまざまなデータソースをサポートしています。プラットフォームは少量データシナリオに最適化されています。
3. モデルのファインチューニング：ファインチューニングジョブを設定して開始します。教師ありファインチューニング（SFT）、継続的な事前学習、または高度な強化学習ファインチューニング（RFT）などの方法から選択できます。プラットフォームは、量子化やLoRAの最適化を含む複雑なインフラストラクチャを自動的に処理します。たとえば、簡単なPython SDK呼び出しでファインチューニングジョブを開始できます。
   adapter = pb.finetuning.jobs.create( config={ "base_model": "meta-llama/Llama-3-8b"}, dataset=my_dataset, repo="my_custom_adapter" )
4. デプロイとサービング：ファインチューニングが完了すると、結果のモデルアダプタをサーバーレスエンドポイントに即座にデプロイできます。Predibaseのインフラストラクチャは、トラフィックの急増を管理するために自動スケーリングを処理し、アイドル時にはコストを節約するためにゼロにスケールダウンできます。
5. モデルへのクエリ：使用したいアダプタを指定して、簡単なAPI呼び出しを介してデプロイされたモデルと対話します。これにより、同じ基本インフラストラクチャ上でさまざまなファインチューニング済みモデルを動的にロードできます。
   client.generate( prompt="ここにプロンプトを入力してください", adapter_id="my_custom_adapter/1" )

Predibaseの主な機能

• 強化学習ファインチューニング（RFT）：最小限のラベル付きデータ（わずか10サンプル）で高精度なモデルをトレーニングし、ライブの報酬関数でトレーニングプロセスをガイドします。
• LoRAXマルチアダプタサービング：単一のGPUデプロイメントで数百の異なるファインチューニング済みLoRAアダプタをサービングし、インフラコストと複雑さを大幅に削減します。
• Turbo LoRA：精度を犠牲にすることなく、ファインチューニング済みモデルのサービングで最大4倍高速なスループットを提供する最適化技術です。
• サーバーレス＆専用デプロイメント：従量課金制でゼロにスケール可能なサーバーレスエンドポイントか、保証されたキャパシティとエンタープライズグレードの信頼性のために専用のA100/H100 GPUを予約するかを選択できます。
• 柔軟なデプロイオプション：フルマネージドのPredibase AI Cloudを使用するか、独自の仮想プライベートクラウド（VPC）内（AWS、Azure、またはGCP）にデプロイして、最大限のデータセキュリティと制御を実現します。
• 豊富なモデルライブラリ：Llama、Mistral、Gemma、Qwen、Phiなど、最先端のオープンソースモデルの幅広い範囲にアクセスし、ファインチューニングします。
• エンタープライズグレードのセキュリティ：プラットフォームはSOC 2 Type II認定を受けており、マルチリージョンの高可用性、ロギング、メトリクス、ブルー/グリーンデプロイメントなどの機能を提供します。

Predibaseの使用例

Predibaseは多目的であり、専門的なAIモデルから恩恵を受けるさまざまなタスクに適用できます。

• コードドキュメントの自動生成：CodeLlamaなどのモデルをファインチューニングして、関数のための正確で文脈を認識したdocstringを自動生成し、開発者の時間を大幅に節約します。
• カスタマーサポートの自動化：企業固有の専門用語を理解し、内部ナレッジベースに基づいて正確な回答を提供する専門的なチャットボットと応答システムを構築します。
• データ抽出と要約：非構造化ドキュメント（請求書、法的契約書など）から特定の情報を抽出したり、長いテキストを高忠実度で要約したりするためのカスタムモデルを作成します。
• コンテンツ生成：特定のブランドの声とスタイルでマーケティングコピー、製品説明、その他のコンテンツを生成するモデルを開発します。
• 業界特化型分析：Checkrのような企業はPredibaseを使用してより公正で効率的な採用ツールを構築し、Marsh McLennanは複雑なリスク分析ワークフローを自動化しています。

Predibaseの利点

Predibaseを使用する主な利点は、効率、パフォーマンス、およびアクセシビリティに焦点を当てていることから生まれます。

• 大幅なコスト削減：共有GPUで複数のモデルを効率的にサービングし、より小さくファインチューニングされたオープンソースモデルを使用することで、顧客はGPT-4のような大規模なプロプライエタリAPIの使用と比較して最大5倍のコスト削減を報告しています。
• 優れた速度：LoRAXとTurbo LoRAの組み合わせにより、非常に高速な推論速度が提供され、リアルタイムの低レイテンシアプリケーションに適しています。
• 専門タスクでの高精度：関連データでトレーニングされているため、ファインチューニングされたモデルは、特定のドメインのタスクにおいて、大規模な汎用モデルを一貫して上回ります。
• 簡素化されたMLOps：Predibaseは、LLMのトレーニングとサービングの複雑なインフラ管理を抽象化し、チームがGPUの管理ではなくアプリケーションの構築に集中できるようにします。
• データプライバシーと制御：VPCデプロイメントオプションは、機密データが顧客のクラウド環境から出ないことを保証し、厳格なセキュリティとコンプライアンス要件を満たします。

料金プラン

Predibaseは、個人の開発者から大企業まで、さまざまなニーズに応えるために階層化された料金体系を提供しています。

• 無料プラン：25ドルの無料クレジット（30日後に失効）、最大1ユーザー、ファインチューニング用のA100 GPUへのアクセス、1つのプライベートサーバーレスデプロイメント、レート制限付きの無料共有サーバーレス推論が含まれます。実験に最適です。
• SaaSエンタープライズプラン：本番ワークロード向けに設計されています。無料プランのすべてに加えて、チームシート、ボリュームディスカウント、スケーリングのための保証されたコンピュートインスタンス、追加のデータコネクタ（Snowflake、Databricksなど）、およびSlackを介した専用サポートが含まれます。価格はカスタムです。
• VPCエンタープライズプラン：最大限のセキュリティを必要とする組織向け。Predibaseプラットフォームを顧客自身のAWS、Azure、またはGCP環境に直接デプロイできます。このプランは、ユーザーの管理下でデータを維持しながら、すべてのエンタープライズ機能を提供します。価格はカスタムです。

使用量ベースのコスト：

• 推論：プライベートサーバーレスデプロイメントは秒単位で課金され、料金はハードウェア（例：L4、A10G、A100、H100）によって異なります。これにより、ゼロへのスケーリングが可能です。
• ファインチューニング：100万トークンごとに価格設定され、コストはモデルサイズとファインチューニング方法（例：LoRA SFTはRFTより安い）によって異なります。