マルチベンダーAIの可視性と制御
AIの風景は急速に進化しており、新しいモデル、サービス、アプリケーションが日々登場しています。多くの開発者や組織は、自らモデルを開発または管理するのではなく、Workers AIのような推論サービスソリューションを選択することで、機敏性を高めようとしています。
推論サービスは、ユーザーが基盤となるインフラストラクチャを管理することなくAIを展開し実行できるクラウドベースのモデルです。このプラットフォームは、需要に基づいてリソースをスケーリングするなど、モデル提供のすべての側面を処理し、リアルタイムおよびバッチ推論の両方をサポートすることがよくあります。ユーザーはAPI呼び出しを介してモデルに入力データを送信し、サービスプロバイダーがサーバー、スケーリング、メンテナンスタスクを管理します。通常、従量課金モデルで運用される推論サービスは、モデルの展開とスケーリングを簡素化し、組織がインフラストラクチャの複雑さを気にせずにAI機能を活用できるようにします。
この分野が急速に進化する中で、開発者や組織は以下のような課題に直面しています：
- 断片化：多くの推論サービスプロバイダーは、限られた範囲のモデルと機能しか提供していません。異なるユースケースには複数のベンダーが必要になることがあり、断片化が進みます。
- 可用性：需要の増加と急速な技術革新に伴い、推論サービスプロバイダーは高いAPI可用性を維持するのに苦労しています。
- 可視性の欠如：プロバイダーは、ベンダーごとに異なる限られた分析およびログ機能を提供することが多く、AIの使用状況を統一的に把握することが困難です。
- セキュリティ制御の欠如：組織は適切なセキュリティ対策を維持するのに苦労しています。
- コスト制御の欠如：使用状況の洞察を理解することが難しく、カスタムレート制限がないことは、公共向けのAIユースケースにリスクをもたらします。
フォワードプロキシを使用することで、これらの課題を軽減できます。推論リクエストを行うサービスと推論サービスプラットフォームの間に位置し、可視性と制御のための単一のポイントとして機能します。レート制限、キャッシング、エラーハンドリングなどの機能をプロキシ層に移行することで、組織はサービスや推論サービスプロバイダー全体に統一された構成を適用できます。
以下のアーキテクチャは、AI Gatewayをサービスと1つまたは複数のAI推論プロバイダー（例：Workers AI）との間のフォワードプロキシとしてセットアップする方法を示しています。
- 推論リクエスト：AIゲートウェイにPOSTリクエストを送信します。
- リクエストプロキシング：
POSTリクエストをAI推論プロバイダーに転送するか、キャッシュからの応答を提供します（有効で利用可能な場合）。このプロセス中に、分析とログが収集されます。さらに、レート制限などの制御が適用されます。 - エラーハンドリング：エラーが発生した場合、リクエストを再試行するか、構成に応じて他の推論プロバイダーにフォールバックします。