37. LLMエンジニアリング認定への最終ステップ！モデルのデプロイと監視プロジェクト
こんにちは！今回は、LLMエンジニアリング&デプロイメント認定プログラムのモジュール2キャップストーンプロジェクトについて紹介します。
これは認定への最終的な主要マイルストーン（重要な節目）です！このプロジェクトを完了することで、ファインチューニングされたモデルを実験から本番環境へ移行できることを実証するんですね。
プロジェクトの全体像
このプロジェクトでは、以下のスキルを実践します：
デプロイメント
vLLM、Modal、またはHugging Face Inference APIのようなツールを使用して、クラウドプラットフォームにモデルをデプロイします。
パフォーマンステスト
レイテンシ（応答時間）、コスト、信頼性を評価するためのテストを実行します。
監視と観測性
Weights & Biases、またはCloudWatchのような観測ツールを適用して、システムの動作を評価します。
このレッスンでは、最終プロジェクトの目標、成果物、評価基準を確認していきます。LLMエンジニアリング&デプロイメント認定を取得する前の最後のステップです！
プロジェクト目標
このプロジェクトでは、以下のプラットフォームのいずれかにファインチューニングされたモデルをデプロイします：
- Modal
- AWS SageMaker
- Amazon Bedrock
- Hugging Face Inference API
そして、以下を実施します：
パフォーマンステスト
レイテンシ、コスト、信頼性を評価するためのテストを実行
監視ツールの統合
リクエスト、使用状況、エラーを追跡するための基本的な監視ツールを統合
実証すべきこと
目標は、次のことができることを実証することです：
- クラウド環境でファインチューニングされたモデルをデプロイし、提供する
- 主要なパフォーマンスメトリクスを測定し、報告する
- シンプルな監視または観測セットアップを統合する
- 動作するデモと明確なドキュメントを提供する
構築するもの：4つのコアコンポーネント
プロジェクトには次のコアコンポーネントを含める必要があります。
1. クラウドデプロイメント
次のようなクラウド推論プラットフォームを使用して、ファインチューニングされたモデルをデプロイします：
プラットフォームオプション：
– Amazon BedrockまたはSageMaker
– Hugging Face Inference API、Spaces
– ホストサーバーまたはクラウドVM上で実行されるvLLM
実証方法：
– デモノートブック
– API呼び出し
– Webインターフェース
これらを使用して、成功した推論リクエストを実証します。
重要な要件：
デプロイメントはテスト可能である必要があります。つまり、レビュアー（評価する人）がモデルと対話できる必要があるんです。
方法1：UIをホスト
– Hugging Face Spaces、Vercel、または類似のプラットフォームを使用
– ホストされたUIまたはデモアプリを提供
方法2：ノートブックまたはAPI
– UIをホストできない場合
– 明確なテスト手順を含む動作するノートブックまたはAPIエンドポイントを共有
文書化すべきこと：
– モデルタイプ
– 使用されたハードウェア
– エンドポイントパラメータ
– その他の主要な構成詳細
2. パフォーマンス&コスト評価
デプロイされたモデルのパフォーマンスを評価するために、短いテストセット（5〜10リクエスト）を実行します。
評価項目：
– レイテンシ（応答時間）
– コスト
– 信頼性
注意点：
– 結果を明確に要約する
– レイテンシ、コスト、信頼性の簡単な比較で十分
– 完全なベンチマークスイートは必要ありません
– 小さくて再現可能なテストセットアップだけでOK
完璧を目指さなくても大丈夫！実践的な評価ができることが重要なんですね。
3. 監視と観測性
リアルタイムでモデルのパフォーマンスと動作を観察するために、1つのシンプルな監視またはトレーシングツールを統合します。
推奨オプション：
Weights & Biases (W&B)
- ロギングとパフォーマンス分析に使用
- トレーニング中に使ったツールと同じ
AWS CloudWatch
- リソース監視に使用
- SageMakerまたはBedrockを使用している場合に便利
監視セットアップの要件：
- ログ記録：
- レイテンシ
- トークン数
- エラー率
- 可視化：
- 少なくとも1つのダッシュボードまたはメトリクス可視化を表示
- ドキュメント：
- 監視出力のスクリーンショットまたは短い要約を含める
重要な注意：
複雑な自動化やアラートは必要ありません。目標は、実世界の監視と基本的な観測性実践の認識を実証することです。
基本的な監視ができれば十分なんですね！
4. デプロイメントドキュメント
次を含む簡潔なセットアップと使用ガイドを作成します：
含めるべき内容：
- セットアップ手順：
- クラウドデプロイメントのセットアップと構成手順
- テスト方法：
- デプロイされたモデルをテストする方法（UI、API、またはノートブック）
- 監視の説明：
- 監視統合の説明
- 再現手順：
- レイテンシとコストテストを再現するための手順
明確で簡潔なドキュメントが、プロジェクトの完成度を高めます！
プロジェクト提出期限
プロジェクト提出には、月次レビューウィンドウがあります：
2025年〜2026年のレビュー期限：
– ✅ 2025年11月07日 — 午後11時 UTC
– ✅ 2025年12月05日 — 午後11時 UTC
– ✅ 2026年01月02日 — 午後11時 UTC
– ✅ 2026年02月06日 — 午後11時 UTC
– ✅ 2026年03月06日 — 午後11時 UTC
柔軟な対応：
リストされた日付を逃した場合、プロジェクトは単に次の月のレビューにロールオーバー（繰り越し）されます。
レビュー期間：
レビューには通常約2週間かかります。その間に：
– フィードバックを受け取る
– 必要に応じて改善する機会がある
– 最終評価の前に調整できる
好みのレビューウィンドウ内で快適に提出を完了できるように、事前に計画してくださいね！
提出チェックリスト
プロジェクトを提出する際には、以下の2つが必要です。
1. プロジェクト公開
Ready Tensorで次のような短い公開を作成します：
含めるべき内容：
– クラウドデプロイメントセットアップと使用されたツールを説明する
– 主要なテスト結果を要約する（レイテンシ、コスト、信頼性）
– 監視ダッシュボードのスクリーンショットまたはメトリクスを含める
– ホストされたデモまたはテストノートブックにアクセスするためのリンクまたは手順を提供する
評価基準：
技術公開のための技術評価ルーブリックの少なくとも70%を満たす
これは、技術的な内容を明確に伝えられるかを評価するものです。
2. GitHubリポジトリ
次のような内容を含むリポジトリを提出します：
必須ファイル：
– デプロイメントスクリプトまたは構成ファイル
– 監視セットアップまたは構成（例：W&B、CloudWatch）
– デプロイされたモデルをテストするためのノートブック、API、またはUIコード
ドキュメント：
– 依存関係
– 環境セットアップ
– テスト手順
これらを明確に文書化する必要があります。
評価基準：
リポジトリ評価ルーブリックの「Essential」レベルの70%を満たす
整理されていて、他の人が再現できるリポジトリを目指しましょう！
獲得するもの：認定資格
このプロジェクトを正常に完了すると、LLMデプロイメントエンジニア資格が得られます。
この資格が認識するもの：
実世界の環境で大規模言語モデルをデプロイ、監視、評価する能力
さらに：完全な認定
モジュール1からLLM Fine-Tuningスペシャリスト資格も獲得している場合：
LLMエンジニアリング&デプロイメント認定が授与されます！
これは、プログラムの完全な完了を表す総合的な認定です。
次のステップ
プロジェクトを提出すると：
レビュープロセス
- 評価チームによってレビューされる
- フィードバックを受け取る（必要に応じて）
- 改善の機会がある（必要に応じて）
認定基準を満たした場合
- 資格を受け取る
- 両方のモジュールを完了している場合、完全なプログラム証明書も受け取る
公式認識
これは、ファインチューニングから本番環境へモデルを移行できる認定LLMエンジニアとしての公式認識を示します！
まとめ
今回の記事では、LLMエンジニアリング&デプロイメント認定プログラムの最終プロジェクトについて説明しました。
重要なポイント：
- 4つのコアコンポーネント：
- クラウドデプロイメント
- パフォーマンス&コスト評価
- 監視と観測性
- デプロイメントドキュメント
- 実証すべきスキル：
- モデルのデプロイ
- パフォーマンス測定
- 監視セットアップ
- 明確なドキュメント作成
- 提出物：
- プロジェクト公開（70%評価）
- GitHubリポジトリ（70%評価）
- 獲得する資格：
- LLMデプロイメントエンジニア資格
- （両モジュール完了で）LLMエンジニアリング&デプロイメント認定
- 柔軟なスケジュール：
- 月次レビューウィンドウ
- 期限を逃しても次月にロールオーバー
このプロジェクトは、実験室から本番環境へのブリッジ（橋渡し）です。学んだことを実践し、実世界のLLMエンジニアとしてのスキルを証明する機会なんですね！
頑張ってください。あなたの認定LLMエンジニアとしての旅の最終ステップです！
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