1.MGXとは？
AIインフラチームがMGX（Model Graph eXecution）を発表分散AIモデル・オーケストレーション・フレームワークLLM（大規模言語モデル）、CV（コンピュータビジョンモデル）、データ分析モデルなどを、視覚的なワークフロー設計によって実行可能な推論パイプラインに接続します。LLM(大規模言語モデル)、CV(コンピュータビジョン)モデル、データ分析モデルなどを視覚的なワークフロー設計によって実行可能な推論パイプラインに接続し、マルチモーダルなコラボレーションを必要とするAIアプリケーションの開発に適しています。
2.中核機能と強み
- マルチモデルハイブリッドプログラミングGPT-4、Stable Diffusion、PyTorch/Caffeなどのヘテロジニアスモデルの統合スケジューリングをサポート。
- 低遅延推論の最適化モデル間のデータ転送効率を最適化するために、コンピューティングリソース（CPU/GPU/TPU）を自動的に割り当てます。
- 企業向け機能::
- バージョン管理モデルとパイプラインのバージョン変更を追跡し、高速ロールバックをサポートします。
- モニターアラーム推論レイテンシやエラー率などの主要メトリクスをリアルタイムで監視。
- 特権分離チーム/プロジェクトごとのリソースアクセス権。
- クラウドエッジの展開Kubernetesクラスタ、エッジデバイス、ハイブリッドクラウドのデプロイメントをサポートします。
3.アプリケーション・シナリオ
- インテリジェントなカスタマーサービス強化LLM(対話)+音声合成(TTS)+感情分析モデルを組み合わせ、擬人化サービスを実現。
- コンテンツ監査システムタンデム画像認識（NSFW検出）＋テキストフィルタリング（センシティブワード）＋リスク評価モデル。
- 工業品質管理目視検査（欠陥認識）＋データ解析（歩留まり予測）＋アラートプッシュモデルの連携。
4.MGXの使い方は？
- グラフィカルオーガナイザーモデル・ノードをドラッグ・アンド・ドロップし、入出力マッピング関係を設定します。
- SDKの統合Python/Java API経由で既存のパイプラインを呼び出す。
- 主なステップ::
- モデルを登録する（アップロードするか、オンラインAPIに接続する）。
- DAG（有向非循環グラフ）の設計は、実行順序を定義する。
- ストレステストを行い、RESTfulサービスとしてデプロイ。
5.従来の開発に対する利点
従来のマルチモデルシステムは、プロトコルの変換、リソースの競合、その他の問題に手作業で対処する必要がありました。MGXは、統一されたオーケストレーションフレームワークによって70%の統合コードの量を削減し、フェイルオーバーと回復力の拡大・縮小メカニズムを内蔵しています。
概要
MGXは「サービスとしてのモデル」というコンセプトでAIエンジニアリングプロセスを再構築し、金融、製造、インターネット、その他の産業向けに、すぐに使える複雑なAIシステム構築ソリューションを提供し、マルチモーダルAIアプリケーションを大規模に着地させるためのインフラレベルのツールです。
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