社内構築AIモデル
オープンウェイト、社内ファインチューニング、自社開発モデルをサイズ、推論オプション、入力条件、出力量ごとに比較します。
Consulting
Internal AI Model & Service
Performance Testing
組織内のインフラに構築・運用するLLMとAIモデルを対象に、社内推論サーバー、API、サービング層、ゲートウェイ、キュー、プロキシ、インフラのボトルネックを分離します。外部ホスティングモデルと外部商用LLM APIは対象外です。
Scope
社内構築モデルと社内サービス経路を一緒に測定します
社内配備したオープンウェイトモデル、社内データでファインチューニングしたモデル、自社開発の機械学習・深層学習モデルが社内推論基盤で応答を生成し、利用者へ届くまでを層別に測定します。
社内サービス経路
モデル時間と社内推論サーバー、APIサーバー、推論ゲートウェイ、サービング層、プロキシ、キュー、接続プール、シリアライズ、クライアントの遅延を分離します。
ストリーミング体験
最初の応答が適時に始まり、新しいトークン断片が停止、重複、不要な中断なく届くか確認します。
Metrics
ユーザー体験とシステム限界を説明する指標を確認します
単一の平均値ではなく、開始、完了、生成速度、同時利用、エラー、処理量、リソース推移を関連付けて分析します。
TTFT
最初のトークン到着時間
リクエストから最初の応答断片が届くまでの時間です。
E2E
全体遅延と完了時間
リクエスト開始から最終トークン到着と応答完了までを測定します。
Token/s
トークン生成速度
社内モデルとサービング層が応答開始後にトークンをどれだけ安定して生成・配信するか確認します。
I/O
入力・出力トークン比
入力条件と出力量が遅延、コスト、処理量に与える影響を比較します。
Load
同時利用者と処理量
同時利用者の増加に伴う応答時間と処理量の変化、飽和開始点を確認します。
Risk
エラーとリソース相関
エラーやタイムアウトとCPU、メモリ、ネットワーク、接続使用の推移を関連付けます。
Streaming
各イベントが新しく生成されたトークン断片だけを送るか確認します
正常なストリーミングは新しい断片だけを追加します。新しい断片ではなく、それまでの文章全体を毎回送り直すと、回答が長くなるほど通信量と画面処理負荷が増える可能性があります。
各イベントに新しく生成されたトークン断片だけが含まれるか確認
長い空白、停止、順序エラー、重複イベントを検出
回答長に伴い通信量と描画時間が異常に増えるか比較
サーバー配信とブラウザ描画の負荷を分離
Scenarios
基準値から飽和点、改善後の再検証まで段階的に確認します
同時負荷を段階的に増やし、応答、処理量、エラー、リソースを一緒に分析して安定範囲と飽和点を特定します。
社内モデル・オプション基準値
社内構築モデルのサイズ、推論・生成オプション、入力長、出力長を比較し、再現可能な基準値を作ります。
段階的な同時利用
同時利用者を段階的に増やし、各段階の応答、処理量、エラー、リソース推移を観察します。
飽和と長時間安定性
安定して処理できる範囲を探し、持続負荷で遅延やエラーが蓄積するか確認します。
ボトルネック分離と再検証
社内モデル、推論サーバー、社内API、サービング層、キュー、ゲートウェイ、プロキシ、接続プール、シリアライズ、タイムアウト候補を分離し、同じ条件で改善前後を比較します。
Deliverables
測定結果を改善と運用判断につなげます
固定性能を保証せず、実際の診断結果、観察証拠、運用目的に基づいて推奨します。
測定計画とシナリオ
利用フロー、社内モデルと推論環境、負荷段階、観察指標、判定方法を実行可能な計画にまとめます。
性能分析レポート
応答、処理量、エラー、リソース推移、安定範囲、飽和点をサービス構造と結び付けて説明します。
ボトルネック候補と優先順位
モデル層とサービス層の候補を分け、診断証拠に基づいて改善順序を推奨します。
改善前後の再検証
変更後に同じ条件を繰り返し、効果、残存リスク、運用基準を確認します。
Outcomes
遅延原因と容量限界を意思決定の根拠にします
社内モデルと推論オプションの選定、サービング構造改善、容量計画、監視基準にテスト証拠を活用します。
体感遅延の原因分離
社内モデル生成時間と社内サービス配信時間を区別し、先に改善する層を判断します。
容量判断の支援
安定範囲と飽和点を同時利用目標、拡張方針、監視基準に接続します。
再現可能な改善確認
同じ条件で改善前後を比較し、次の優先課題へつなげます。
FAQ
社内構築AI性能テストでよく確認する質問
実際の社内モデル、推論・サービス構造、インフラ、運用目標を確認した上で測定範囲を決めます。
どのAIモデルが性能テストの対象ですか？
社内インフラに配備したオープンウェイトLLM、社内データでファインチューニングしたモデル、自社開発の機械学習・深層学習モデル、社内推論サーバーが対象です。外部ホスティングモデルと外部商用LLM APIは対象外です。
社内モデルが正常でもAIサービスが遅くなることはありますか？
あります。社内推論サーバー、APIサーバー、推論ゲートウェイ、サービング層、プロキシ、キュー、接続プール、シリアライズ、タイムアウト設定が全体遅延を作るため、モデル時間とサービス層時間を分けて測定します。
ストリーミングの累積再送とは何ですか？
新しいトークン断片だけではなく、それまでの文章全体を各イベントで繰り返し送る現象です。回答が長くなるほど通信量とブラウザ処理負荷が増える可能性があります。
特定の同時利用者数を保証できますか？
事前に固定値を保証しません。実際のモデル、構造、インフラ、利用シナリオで安定範囲と飽和点を測定し、診断結果に基づいて運用基準と改善案を提案します。