この記事のポイント
この記事では、インテルのGaudi 2 AIアクセラレータを用いた効率的なRetrieval-Augmented Generation（RAG）アプリケーションの構築法について説明しています。- Gaudi 2を活用することで性能は向上し、コスト効率の高いエンタープライズAIアプリケーションの開発が可能となります。
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
クラウドコンピューティングやAI技術が急速に進化する中、インテルのGaudi 2 AIアクセラレータを活用した、コスト効率の高いRAGアプリケーションの構築手法が注目を集めています。
本記事では、この最新技術を駆使したエンタープライズ向けアプリケーション開発の詳細なガイドを提供します。
また、コストパフォーマンスに優れたGaudi 2の利点とエンタープライズAIアプリケーションにおけるそのメリットにも焦点を当て、AI事業の新たな可能性を探る一助としたいと考えています。
Intel Gaudi 2で実現するRAGアプリ開発の概要
オープンプラットフォームであるエンタープライズAI（OPEA）の中で、IntelのGaudi 2 AIアクセラレータとXeon CPUを活用することで、Retrieval-Augmented Generation（RAG）アプリケーションを効率的に構築する方法が紹介されています。
このプロセスは、開発環境のセットアップから始まり、ベクターデータベースの構築、RAGパイプラインの定義、そしてGaudi 2上での大規模言語モデル（LLM）の読み込みまでを含んでいます。
また、LangChainフレームワークやrag-redisテンプレート、Dockerなどのツールを使って、テキスト生成に外部の知識を取り入れるRAGアプリの開発とデプロイメントが行われます。
アーキテクチャ概要
Gaudi 2上でのLLMデプロイメントとFP8量子化の利点
この記事では、Hugging Faceが提供するText Generation Inference（TGI）サーバーを利用して、Intel Gaudi 2上で大規模言語モデルをデプロイするプロセスについて詳しく説明しています。
特にFP8量子化という技術の使いやすさと、それによるパフォーマンス向上の利点が強調されています。
さらに、fastAPIを用いてRAGサービスを実行し、GUIを設定する方法についても指南されています。
これにより、Intel Gaudi 2とNvidia H100とのベンチマーク比較が提供され、Gaudi 2のコスト効率の良さが示されています。
エンタープライズAIアプリケーションにおけるIntelプラットフォームのメリット
記事の最後の部分では、エンタープライズAIアプリケーションにおけるIntelプラットフォームの所有総コストの優れた点が強調されています。
開発者には、OPEA上でのGenAIプロジェクトにIntelのリソースを活用することが奨励されており、RAGシステム開発に携わるチームメンバーへの感謝の意が示されています。
また、Gaudi2とH100のハードウェアの比較、デプロイメントの仕様、およびパラメーターの詳細が提供されているほか、Hugging Faceとの協力関係や、サーバーレスGPU推論に関する最新情報にも言及されています。
出典:Hugging Face
