生成AI・ML基盤

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Bedrock Fine-tuning本番6ヶ月で直面した、データ準備・コスト・精度の現実的な課題

BedrockのFine-tuning機能を実際に本番運用して6ヶ月。ドキュメントに書いてないデータセット準備の落とし穴、想定外のコスト、推論精度の失敗を赤裸々に共有します。

EC2クラスタからSageMaker HyperPodに移行して1年。スケーリングの速度、コスト最適化、予想外の障害対応まで、実装チームが体験した現実を赤裸々に解説します。

AWSの専用AI加速器Inferentia2・Trainiumを本番導入して6ヶ月。毎月380万円のGPUコストを70%削減できた実装パターンと、導入時に痛い目を見た落とし穴3つをシニアエンジニアが赤裸々に解説します。

Bedrock Agentsで業務自動化エージェントを本番運用して8ヶ月。状態が消える・コストが読めない・オーケストレーションが崩れる……同じ苦しみを味わった人に届けたい、現場の実装記録です。

「Copilotで十分では？」と思いながら試験導入したAmazon Q Developer。6ヶ月使い続けてわかった実務での強みと限界、チームへの浸透で苦労した話をありのまま書きます。

「このGPU代、持続可能なのか…」と思いながら運用してませんか？うちのチームがInferentia2・Trainium2に移行して気づいたコスト効率の現実と、ハマりポイントを実測データで。

「ベンチマーク見てClaude一択でしょ」と思ってたら全然違った。本番トラフィックで半年回してわかった、コスト・レイテンシ・精度の実態と、今の構成に落ち着くまでの話。

実務プロジェクトで Claude 3.5・Llama 3・Mistral を Bedrock で 2週間検証。推論速度・コスト・精度の実データと、スペック表には載らない選定の落とし穴を正直に共有します。

Bedrock Agentsを本番環境で運用して3ヶ月。状態管理の沼、メモリ制限による精度低下、同時実行のハングに直面した僕らが実装で身につけた対策を、実コード例で共有します。

「Lambda + Step Functions でよくない？」と思ってた自分が、Bedrock Flows を本番導入して6ヶ月で気づいたこと。ハマりどころと設計パターンを正直に書きます。

「どうせデモ映えするだけ」と思ってたノーコードML、実際に営業チームに展開してみたら良い意味で裏切られた。ハマった罠と使える場面を6ヶ月の実録で。

AIワークフロー自動化って聞くと華やかだけど、Bedrock Flows本番運用で直面した現実。LLMのばらつき、エラーハンドリング、想定外のコスト構造。実装前に知っておくべき課題を共有します。