研究室向けローカルAI基盤の導入ガイド

3〜10人程度の小規模研究室を想定した入口です。授業利用、部局横断、医療情報、個人情報、本格的な学習基盤は別途専門設計が必要です。

登録利用者はアカウントを持つ人数、同時利用者は同じ時間帯に推論・学習資源を消費する人数です。10人登録でもピークが2人なら、10台分ではなく待ち時間目標とジョブ特性で設計します。

• モデル実行環境を利用者端末から分離し、認証付きAPIまたはジョブ投入口を一つにする
• 対話処理と長時間バッチを別キューにし、一件の学習が全員を塞がないようにする
• モデル名、量子化、最大コンテキスト、タイムアウトをサーバー側で許可リスト化する

• 大学のID基盤を利用できるか情報部門へ確認し、共有パスワードを避ける
• サービスアカウントと人のアカウントを分け、卒業・異動時に失効する
• 管理画面はVPNまたは管理ネットワークからのみ到達可能にする

• 利用者、研究テーマ管理者、基盤管理者の権限を分ける
• モデル実行権限とデータ領域の読み書き権限を別に設定する
• 医療・個人・共同研究データはデータ管理者の承認なしに投入しない

• 誰がいつどのモデルを呼び出したかは記録し、入力本文の保存は目的と規程を確認する
• ログ閲覧権限、保存期間、削除方法、時刻同期を決める
• GPU利用率・待ち時間・失敗率を、増設判断のための運用ログとして分離する

• OS、モデル、研究データ、一時生成物を論理的に分ける
• モデルキャッシュが研究データ領域を圧迫しない容量上限を設ける
• 利用者の個人ディレクトリと共有データセットの権限を分離する

• 再取得可能なモデルと、再作成不能な研究データを区別する
• 設定・コード・権限情報を含め、別媒体または別拠点へバックアップする
• 取得成功ではなく復元試験でバックアップを確認する

対話APIだけなら1GbEでも成立する場合があります。大きなモデルやデータセットをNASから頻繁に移動するなら2.5GbE・10GbEを、端末・スイッチ・配線・ストレージの端から端で比較します。

• GPUサーバー、ストレージ、スイッチの負荷を分けて測る
• UPSは長時間計算の継続より、瞬断対策と安全停止を主目的にする
• 100V 15A回路の理論上限を常用目標にせず、安全余裕と同一回路の機器を設備担当者へ確認する

• 主担当、副担当、連絡先、対応可能時間を文書化する
• OS・ドライバー・モデル更新の保守時間を定例化する
• 機材購入者だけにroot権限と知識を集中させない

• 利用可能な研究目的、禁止データ、モデルライセンス、成果物確認を定める
• 長時間ジョブの予約、優先順位、占有上限、違反時の停止手順を決める
• 卒業・異動・共同研究終了時のアカウントとデータ削除を定める

• 医療・個人・未公開研究データを分類し、投入可否をデータ管理者が判断する
• 保存時・通信時の暗号化、鍵管理、持ち出し、外部クラウド送信を確認する
• 本ページだけで法令・倫理・組織のセキュリティ要件を満たすとは判断しない

• 故障、誤送信、不正アクセス、データ破損の連絡経路を分ける
• サービス停止、証拠保全、影響範囲確認、復旧、再発防止の担当を決める
• 代替機または承認済みクラウドへ切り替える手順を定期的に試す

• 機密度の低いピーク処理だけクラウドへ送る分類ルールを作る
• モデル・コンテナ・依存関係を再現可能にし、ローカルとクラウドの差を減らす
• クラウド停止忘れ、権限、リージョン、保存データ削除を運用チェックへ含める

• 利用者、データ区分、同時利用、応答時間を要件化する
• 小規模PoCでAPI、認証、ログ、復元、安全停止を試す
• 正式機材を調達し、負荷・障害・復元の受入試験を行う
• 利用ログを月次で見直し、増設またはクラウド利用を判断する