MGX：新世代のAIモデル・オーケストレーション・フレームワーク、マルチモデルの共同開発を可能にするには？

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::

1. 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）。
2. DAG（有向非循環グラフ）の設計は、実行順序を定義する。
3. 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。