研究室5人で使うローカルAI構成

登録利用者5人、通常同時2人、ピーク同時3人を仮定します。学習ジョブが多い研究室では、対話用とバッチ用を別ノードまたは時間帯へ分けます。

5人分のアカウントがあってもGPUに同時到達するのが2人なら、必要KVキャッシュとバッチは2人分を基準にします。一方、締切前のピーク3〜5人をキューで吸収できる待ち時間目標も決めます。

• 対話APIに同時数上限と利用者別レート制限を設ける
• 長文・バッチ・軽量学習をジョブキューへ送り、進捗と取消を利用者へ見せる
• モデル切替は管理者が承認し、全員のセッションを突然切らない保守時間を設ける

• 可能なら学内SSOまたはID連携を使い、五つの個別資格情報を管理する
• APIキーは利用者・サービスごとに分け、漏えい時に一つだけ失効できるようにする
• 管理者操作には多要素認証または管理端末制限を検討する

• 学生、教員、外部共同研究者の役割を分け、有効期限を付ける
• 研究テーマ別の共有領域を設け、別テーマのデータを既定で見せない
• モデル追加、外部通信、ログ閲覧、バックアップ復元を別権限にする

• 利用者、モデル、トークン量または処理量、待ち時間、終了状態を記録する
• 入力内容を記録する場合はマスキング、目的、保存期間、閲覧者を審査する
• 月次で上位利用者を責めるのではなく、キュー・容量・教育の改善へ使う

• 高速ローカルSSDを実行用、NASを共有・バックアップ用として役割分担する
• 五人それぞれのクォータと研究テーマ共有領域の容量を別管理する
• データセット版、モデル版、実験出力の保持期間を定める

• 研究データ、設定、認証設定、ジョブ定義を優先して別系統へ保存する
• NAS自体をバックアップとみなさず、誤削除・ランサムウェアへ別コピーを持つ
• 学期ごとに一台が失われた想定で復旧時間を測る

五人のAPI通信は軽くても、NASとのモデル・データ移動が集中します。2.5GbEを標準候補とし、10GbEは高速NASと複数ノードが実測上必要な場合に限定します。

• GPUノード、NAS、コアスイッチを安全停止できる構成を優先する
• ジョブキューが停電検知後に新規投入を止める仕組みを検討する
• 100V 15A回路の利用率を実測し、空調・別実験機と負荷を分ける

• 主担当教員または技術職員と、副担当学生を分ける
• 学生だけが知る構成にせず、設定リポジトリと復旧手順を研究室資産にする
• 月一回の更新窓と、緊急停止判断の連絡先を定める

• 対話、高負荷バッチ、学習で一人あたりの上限と優先順位を分ける
• モデルライセンス、研究データの目的外利用、外部公開の確認を含める
• 共同研究者アカウントは終了日を設定し、自動または定例で失効する

• 研究テーマごとに公開・学内限定・機密・特別管理を分類する
• 医療・個人情報は倫理・法務・情報セキュリティ担当の承認前に投入しない
• このページは要件整理であり、個別研究の安全性・適法性を保証しない

• APIの異常利用、GPU障害、NAS障害、情報漏えい疑いで連絡先を分ける
• 全停止と特定アカウント停止を使い分け、他の証拠を上書きしない
• 授業・締切時の代替として、容量を限定したクラウド手順を事前承認する

• 機密でない長時間バッチをクラウドへ送り、対話枠をローカルに残す
• 五人分のクラウド権限を最小化し、月額上限と利用タグを設定する
• 同じコンテナとモデル版で再現し、結果差を記録する

• ピーク同時利用と待ち時間目標を五人で合意する
• 認証API＋対話キューを先に作り、長時間ジョブを後から分離する
• 2.5GbE・NAS・UPSを負荷試験と復元試験で受け入れる
• 月次ログで二台目またはクラウド枠の必要性を判断する