研究室10人で使うローカルAI構成

登録利用者10人、通常同時3人、ピーク同時5人を仮定した小規模共用サービスです。部局横断や24時間SLAは専任運用と専門設計が必要です。

登録10人分のアクセス権は必要ですが、メモリとGPU台数はピーク同時セッション、各セッションのコンテキスト、長時間ジョブ割合で決めます。予約・優先度で5人超の突発負荷を吸収できるか試験します。

• 対話、バッチ、学習を異なるエンドポイントまたはキューへ分離する
• 利用者別・研究テーマ別の同時数、トークン量、実行時間に上限を設ける
• ヘルスチェック、キュー深度、GPUメモリ、応答時間を監視し、過負荷時は受け付けを制限する

• 学内SSO・ディレクトリ連携を第一候補にし、アカウント台帳を二重管理しない
• 管理者・APIサービスは多要素認証と短期資格情報を検討する
• 共同研究者には期限付き・範囲限定アカウントを発行する

• 利用者、テーマ管理者、基盤運用者、監査閲覧者を分ける
• 研究テーマ間のストレージ・モデル・ログを既定で分離する
• 外部ネットワーク接続、モデル追加、データ出力を承認制にする

• 認証、権限変更、ジョブ、管理操作、障害を別ログとして集約する
• 時刻同期、改ざん防止、保存期間、監査閲覧権限を決める
• 本文や生成物をログへ入れる場合は機密データ混入を前提に審査する

• 高速一時領域、共有データ、成果物、モデル保管、バックアップを層別化する
• テーマ別クォータとライフサイクルで、放置ジョブ出力を自動整理する
• 複数ノードから同じデータを読む場合、NAS性能とメタデータ負荷を測る

• 設定と権限は日次、研究データは変更頻度・重要度別の目標を定める
• 一台・一室の障害で同時に失われないコピーを持つ
• 年二回以上、別ノードまたはクラウドへの復元と利用再開を訓練する

10人の対話API自体は帯域を使い切らなくても、複数ノード、NAS、バックアップが重なるとネットワークが支配的になります。10GbEはサーバー・NAS間を中心に、端末は1/2.5GbEとする段階構成も検討します。

• GPUノード、NAS、コアスイッチの停止順と必要稼働時間を決める
• 複数UPSは管理カード・監視・バッテリー交換時期を統一管理する
• 100V 15A回路を複数使う場合も、回路識別と配電盤側の容量を設備担当者へ確認する

• 教員・技術職員の責任者、日常担当、情報部門窓口を明記する
• 学生の当番は定型確認に限定し、重大判断を個人へ押し付けない
• 保守時間、連絡SLA、交換部品、ベンダー契約を年度予算へ入れる

• 授業、締切、共同研究、個人実験の優先度を合意する
• 一利用者の占有上限、予約、キャンセル、再実行、費用負担を定める
• モデル・データ・生成物のライセンス確認と外部公開手続きを含める

• テーマごとのデータ保護計画とシステム上の権限を対応させる
• 医療・個人情報は専用環境、追加監査、持ち出し制御が必要か専門部署へ確認する
• 本ページだけで組織・法令・倫理上のセキュリティ要件を満たすとは判断しない

• サービス劣化、ノード故障、ストレージ障害、情報事故で重大度と連絡先を定める
• 一台停止時にキューを縮退運転または代替環境へ切り替える
• 復旧後に原因、影響、データ整合性、再発防止をレビューする

• ピーク5人超、複数GPU学習、保守停止時の承認済み代替として使う
• データ区分に応じ、匿名化・最小化したジョブだけ外部へ送る
• 組織アカウント、予算アラート、監査ログ、削除確認を一元管理する

• 三種類のキューと待ち時間・復旧目標を定義する
• 一台で負荷試験し、二台目・10GbE・NASを測定結果から設計する
• 認証・監査・復元・縮退運転を受入試験する
• 学期・年度ごとに利用率と保守体制を見直す