概要
https://ritza.co/articles/migrate-from-openai-to-cerebrium-with-vllm-for-predictable-inference/
詳細内容
## How To Migrate From OpenAI to Cerebrium for Cost-Predictable AI Inference
https://ritza.co/articles/migrate-from-openai-to-cerebrium-with-vllm-for-predictable-inference/
AIアプリケーション開発者がOpenAIから予測可能なAI推論環境へ移行するため、CerebriumとvLLMを用いたOpenAI互換エンドポイントの構築手順と、両プラットフォームのコスト・性能比較を具体的に示す。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 81/100 | **Annex Potential**: 77/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[OpenAI API代替, vLLM, Cerebrium, LLMコスト最適化, AIインフラストラクチャ]]
AIアプリケーションをスケールさせる際、OpenAI APIのトークンベースの課金モデルがもたらす予測不可能なコストや、基盤モデル・ハードウェアへの制御の欠如は、多くのウェブアプリケーションエンジニアにとって深刻な課題です。本記事は、これらの課題を解決する実践的なアプローチとして、OpenAIからサーバーレスAIインフラプラットフォームであるCerebriumへの移行手順を詳細に解説します。
特に注目すべきは、vLLMとLlama 3.1のようなオープンソースモデルを用いてOpenAI互換のエンドポイントをCerebrium上に構築することで、既存のOpenAIチャットボットのコードをわずか2行変更するだけで移行が完了する点です。これにより、開発者はAPIインターフェースを維持しつつ、バックエンドを自律的に制御できるようになります。
記事では、「フランスの首都は？」「機械学習と深層学習の違いは？」といった具体的なプロンプトに対するOpenAIとCerebriumの応答速度、トークン数、そしてコストを詳細に比較。初期応答速度では最適化されたOpenAIに軍配が上がるものの、Cerebriumを選択することで、時間ベースの予測可能な課金、A10からH100までといったGPUハードウェアの選択肢、特定の用途に合わせたモデルの柔軟な切り替え、バッチ処理やメモリ最適化による性能チューニング、そして企業にとって不可欠なデータプライバシーの確保という、OpenAIでは得られない根本的なメリットが強調されています。
この手法は、コスト管理を厳格に行いたいプロダクトや、独自のモデル要件・セキュリティ要件を持つエンタープライズアプリケーション開発者にとって、AIインフラの選択肢を広げ、ビジネス要件に合致した柔軟で効率的なAI運用を実現するための重要な知見を提供します。