Google Cloudは、GKEにおけるAI/ML推論のためのデータローディングのベストプラクティスについて説明したブログ記事を公開しました。AIモデルが高度化するにつれ、それらを提供するために必要なモデルデータはますます大規模になっています。推論のためにモデルや重み、必要なフレームワークを読み込むと、スケーリングの遅延が数秒、あるいは数分にも及ぶことがあり、コストとエンドユーザーエクスペリエンスの両方に影響します。このブログでは、推論サービングコンテナとモデル+重みのダウンロードの両方でデータローディングを高速化する手法を探り、Google Kubernetes Engine (GKE) でAI/ML推論ワークロードの読み込み時間を短縮する方法を説明します。