AIマスターのためのLLMアーキテクチャの理解とGPU活用戦略

トランスフォーマーベースのLLMアーキテクチャとGPU活用戦略を理解し、vLLMを活用した実際のサービング過程まで直接実習します。 AIシステムパイプラインの構築からモニタリング、マルチGPUの活用まで実務フロー全体を扱い、 複雑な数式なしで図解と実習を中心に直感的に理解できるように構成された講義です。

難易度 初級

受講期間 無制限

GPU
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attention-model
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AI
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transformer
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LLM
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attention-model
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AI
AI
transformer
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LLM
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学習した受講者のレビュー

5.0

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WonJune Lee

43% 受講後に作成

私はディープラーニング関連の職種ではありませんが、コンピュータビジョン(ルールベース)の分野で働いています。会社でLLMとビジョン系のディープラーニング技術が必要になり、関連するトピックを勉強しています。 まだ40%ほどしか受講していませんが、受講評を書かなければと思い投稿します。 ディープラーニング関連の講義もたくさん受けてきましたし、それなりに有名で評判の良い方の講義も受けてみましたが、この講義ほどスッキリとまとまった講義はありませんでした。 一番良いのは、講義資料のクオリティが素晴らしいことです。エクセルで行列計算を一つひとつ書き留めてくださっていますが、復習の際に本当に役立ちます。Pythonのコードも多くの場所にコメントが付けられています。 講義の質も高く、受講生が忘れそうな部分はリマインドしてくれるので、聞き逃すことがなくて良かったです。計算も、他の講義では大抵1、2回見せて終わりですが、この講義では最後まで一緒に計算してくれるので、確実で良かったです。 Q&Aも頻繁にチェックされているのか、質問を投稿するとすぐに回答をいただけるので助かりました。講義はおそらく今年撮影されたものだと思いますが、そのせいか最新トレンドの内容が多くて良いです。 まだ口コミが広まっていない講義のようですが、関連するトピックで勉強が必要な方に本当に強くおすすめします。

5.0

illheon

19% 受講後に作成

扱う素材や入門として良いです。

5.0

김민형

31% 受講後に作成

非常に専門性があり、想像以上にディテールにこだわった講義に驚きました。これほどのクオリティの講義は久しぶりに見た気がします。職務がAI関連のエンジニアリングということもあり、特に深く考えずLLMアーキテクチャの基本だけざっと勉強しようと思って購入したのですが、とても満足しています。

受講後に得られること

  • トランスフォーマーモデルのエンコーダ・デコーダ構造と核心的な動作原理の理解

  • MHA、MQA、GQA、MLAなど、最新のアテンションメカニズムの発展の流れを理解

  • 現在AIサービングの事実上の標準であるvLLMエンジンの活用方法の実習

  • vLLMサービング環境におけるTTFT、TPOTなどの主要パフォーマンス指標のモニタリング

  • Tensor/Pipeline/Data Parallelを活用したマルチGPUアーキテクチャの設計および実装

  • Agent AIの核心概念とTool Callingの動作原理の理解

  • 実際の現場の視点におけるAIシステムパイプラインの構築および性能モニタリングの経験

  • 最新の論文に基づき、MLA、MTP、エングラムなどの最新LLMトレンドを理解

AI Agent時代、
今やAIシステムを理解する実務能力が重要になっています

TransformerベースのLLM構造から
GPU活用・vLLMサービング・マルチGPU戦略まで

LLMアーキテクチャ実務クラス

自律型AIエージェントの時代には
OpenAI、Claude、Codexなど、多様なエージェントツールやPublic APIを活用することができます。

しかし、実際のサービス環境では
データセキュリティ、ネットワークコスト、トークンコスト、GPUリソース管理までを併せて考慮する必要があります。

そこで重要なのは
Public APIと自社GPUベースのLLMを状況に合わせて組み合わせる
Hybrid AIアーキテクチャへの理解です。


それでは、Public APIだけを使うことが常に最善なのでしょうか?

必ずしもそうではありません。

最近では public API(chatGPT, Claude, Sonnet etc.) に匹敵する
LLMが国内外で多数開発されています。



国内ソブリンAIの1次評価の結果、選定された3つのモデル


しかし、LLMを正しく理解して使いこなすのは容易ではありません。
高価なGPUを購入しておきながら、
LLMを理解して使用するのと理解せずに使用するのとでは、
大きな差が生じます。

そのため、これからはLLMを直接サービングするためのアーキテクチャを学ぶ段階です。


🌟 LLM アーキテクチャからサービングまで


大エージェント時代を迎え、今は学習よりも推論の時代です。パブリックAPIを使いこなすことも必要ですが、多くの企業ではセキュリティ、ガバナンス、コストなど様々な理由から、ローカル環境でのサービング環境構築を好んでいます。ローカル環境でのLLMサービング環境を構築するためのLLMアーキテクチャの理解から、アーキテクチャ構成、LLM開発トレンドまで、すべてを学んでみてください。


講義のCore構成

Core 1. Hugging Faceモデルを理解する


Hugging Faceに公開されている数多くのLLMを、理解した上で使いこなさなければなりません。
しかし、LLMモデルのスペックを示すconfig.jsonファイルは、初心者にとっては暗号も同然です。なぜなら、トランスフォーマー(transformer)モデルを理解していなければ読み解くことができないからです。

ですが、ご安心ください。この講義を受ければ、主要なスペックを見て理解できる専門家になれます。

講義を通じて config.json ファイルを解読する方法を習得しましょう。

(チャプター3-5の部分の内容です。残りの主要パラメータについてすべて習得してください)


Core 2. アテンションをマスターする

現在LLMモデルの基盤となっているトランスフォーマーモデルの始まりと終わりは、アテンションです。

attention-model は2017年に登場しましたが、
いまだに10年近く最強のアルゴリズムとして君臨しています。
トランスフォーマー構造から脱却するための多くの努力がなされていますが、
今のところトランスフォーマーのアテンションを完全に代替するアーキテクチャは現れていません。

⚠️ アテンションは、なんとなく理解したつもりになってはいけません。


アテンションの原理を完璧に理解し、発展の流れまで学んでいきましょう。

(チャプター5-4の内容です。アテンションの発展の流れが、すなわちLLMの発展の流れです)


Core 3. マルチGPUアーキテクチャの攻略

大規模LLMの駆動と高速な推論のためのマルチGPU構成は必須です。
しかし、マルチGPU構成にもさまざまな方法があることをご存知ですか?


核心AIエンジニアになるための必須関門、GPU活用戦略について伝授します。




😄 こんな方におすすめです

AI初心者

トランスフォーマーとアテンション構造を学んでみたかったけれど、
複雑な数式や概念のせいで難しさを感じていた方

AI入門者

ChatGPTや生成AIサービスを使ってみたことはあるが、
LLMが実際にどのように動作するのか原理を理解したい方

AIエンジニア

LLMアーキテクチャとGPU環境を理解し、
実際のAIシステムを構築・運用する能力が必要なAIエンジニア

💡 講義で学ぶ内容

Step 1. Foundation

  • Transformerモデルの理解

  • トークナイザー & エンベディング

  • Encoder vs Decoder

  • モデルのソースコードを見る

Step 2. Attention

  • Decoderモデル攻略

  • アテンションをマスターする

  • Masked アテンション

  • KVキャッシュ

Step 3. Serving

  • vLLM Serving

  • Paged Attention

  • OpenAI Compatible

  • SSE Protocol

Step 4. Tool Call

  • Tool Callの理解

  • Tool応答アーキテクチャ

  • チャットテンプレート

  • Tool call parser

Step 5. Optimization

  • 性能テスト

  • vLLM モニタリング

  • マルチGPU & Parallelism

  • vLLMの追加機能

Step 6. Advanced

  • Multi Token Prediction

  • mHC

  • Engram

  • 限界克服のための努力

💡 講義の核心ポイント

Point 1

数式なしで学ぶアテンションの核心原理


数式を使わず、Excelを通じて直感的に多様なアテンション手法を学びます (MHA → MQA → GQA, Sliding Window アテンション)

Point 2

3 Tier構造のAIアーキテクチャ実装


OpenWebUIとFastAPI、vLLMへと繋がる3Tierアーキテクチャの基本構造を理解し、ツール連携の基本的な流れを学びます

Point 3

vLLM運用のための同時ユーザー数測定とTips

jMeterを使用してFastAPI → vLLMの負荷テストを行い、同時ユーザー数に応じたTTFT、TPOTなどの指標を確認します。

Point 4

vLLMサービスのモニタリング

Prometheus & Grafana ダッシュボードパイプラインを構築し、vLLM サービスの運用に関する基本原理を習得します。

Point 5

シングルGPU / マルチGPUテスト

3つの基本マルチGPU(Pipeline Parallel、Tensor Parallel、Data Parallel)に関する実習を通じて、なぜマルチGPUが必要なのかを直接目で見て確認します。

Point 6

LLM開発トレンドを攻略する

DeepSeekのMTP、Shared MoE、MLA、Engramなどの最新手法と、推論効率化のために進められているLLM開発トレンドを紹介します。

✅ 講義で使用するツール類




✅ サーバー実習環境のご案内

vLLMシステムの構築はRunpodを活用して行われます。また、Google ColabのT4 GPUを活用した実習も並行して行われます。T4 GPUは15GBのGPUメモリを提供しているため、Colabで可能な実習はColabで進めます。

Runpod

OpenWebUI → FastAPI → Runpod フローに基づいた実習環境を構成します。Runpod クラウドの GPU サーバーに vLLM を載せて、さまざまな実習を進めます。

実習のために約$10〜$20程度の費用が発生します。


Google Colab

人工知能(AI)実習の標準環境とも言えるGoogle Colabは、Runpod環境を必要としない単純な実習のために活用します。Proではない一般の無料ティアで進行し、T4 GPUを活用します。

✅ ローカル実習環境のご案内

vLLMサービスはRunpod上で起動しますが、
講義を受講されるローカルコンピュータでもOpenwebUIおよびFastAPIが駆動します。
したがって、以下の受講環境が満たされているか確認してください!



RunpodColabを主な実習環境として使用しますが
ローカル環境内でOpenWebUI、FastAPIを立ち上げて実習を行います。

⚠️ 本講義はvLLMがアップデートされる際、講義もあわせてアップデートされます。

vLLMのアップデート速度は非常に速いです。しかし、メジャーバージョンはまだ0系に留まっています。
ですが、多くの企業で事実上の標準(デファクトスタンダード)としてvLLMを推論エンジンに使用しています。
現在LLMの主軸を成すトランスフォーマーモデルだけでなく、代替案として登場した Mamba アーキテクチャまでvLLMでサポートされており、Multi Token Predictionのようにモデルに新しい機能が追加されると、それをサポートするためにvLLMは毎回アップデートされます。
本講義も、新しいvLLMの機能や新しいモデルタイプが登場すれば、講義がアップデートされる予定です。

LLMのトレンドを見逃さないでください。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ChatGPTや生成AIを使用しているが、LLMが実際にどのように動作するのかを理解したい実務家

  • AIエンジニアを目指して、LLMサービングとシステム構造を体系的に学びたい入門者

  • 複雑な数式なしで、トランスフォーマーとアテンション構造を実務的な観点から理解したい開発者

  • GPU最適化とマルチGPU環境における実際のAIシステム構築フローを理解したいバックエンド・インフラエンジニア

  • AIサービス企画および開発プロセスにおいて、LLMの構造とGPU活用戦略を理解したいPM・企画者

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonの基本文法に関する理解(変数、関数、条件文など)

  • Gitの基本的な使い方

こんにちは
hyunjinkimです。

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大手企業でデータ&AI分野に携わっている17年目の現役エンジニアです。

情報管理技術士を取得して以来、これまで得た知識を多くの人々と共有するためにコンテンツを制作しています。

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20件の受講レビュー

  • mhkim님의 프로필 이미지
    mhkim

    受講レビュー 3

    平均評価 4.7

    5

    31% 受講後に作成

    非常に専門性があり、想像以上にディテールにこだわった講義に驚きました。これほどのクオリティの講義は久しぶりに見た気がします。職務がAI関連のエンジニアリングということもあり、特に深く考えずLLMアーキテクチャの基本だけざっと勉強しようと思って購入したのですが、とても満足しています。

    • ec93030947님의 프로필 이미지
      ec93030947

      受講レビュー 4

      平均評価 5.0

      5

      31% 受講後に作成

      難しいですが、しっかりついていきたいと思います。内容が必要な核心だけを突いていて良いです。

      • illheon0210님의 프로필 이미지
        illheon0210

        受講レビュー 3

        平均評価 3.7

        5

        19% 受講後に作成

        扱う素材や入門として良いです。

        • boyminseo1183님의 프로필 이미지
          boyminseo1183

          受講レビュー 1

          平均評価 5.0

          5

          31% 受講後に作成

          とても助かります

          • hyunjinkim
            知識共有者

            キム・ミンソ様、受講評ありがとうございます。講義がお役に立てれば幸いです ^-^

        • kjunekjune0812님의 프로필 이미지
          kjunekjune0812

          受講レビュー 3

          平均評価 5.0

          修正済み

          5

          43% 受講後に作成

          私はディープラーニング関連の職種ではありませんが、コンピュータビジョン(ルールベース)の分野で働いています。会社でLLMとビジョン系のディープラーニング技術が必要になり、関連するトピックを勉強しています。 まだ40%ほどしか受講していませんが、受講評を書かなければと思い投稿します。 ディープラーニング関連の講義もたくさん受けてきましたし、それなりに有名で評判の良い方の講義も受けてみましたが、この講義ほどスッキリとまとまった講義はありませんでした。 一番良いのは、講義資料のクオリティが素晴らしいことです。エクセルで行列計算を一つひとつ書き留めてくださっていますが、復習の際に本当に役立ちます。Pythonのコードも多くの場所にコメントが付けられています。 講義の質も高く、受講生が忘れそうな部分はリマインドしてくれるので、聞き逃すことがなくて良かったです。計算も、他の講義では大抵1、2回見せて終わりですが、この講義では最後まで一緒に計算してくれるので、確実で良かったです。 Q&Aも頻繁にチェックされているのか、質問を投稿するとすぐに回答をいただけるので助かりました。講義はおそらく今年撮影されたものだと思いますが、そのせいか最新トレンドの内容が多くて良いです。 まだ口コミが広まっていない講義のようですが、関連するトピックで勉強が必要な方に本当に強くおすすめします。

          • hyunjinkim
            知識共有者

            こんにちは、Wonjune leeさん。 心のこもった受講レビューをいただき、ありがとうございます! 受講生の皆様が十分に意味のある資料を受け取り、後で見返してもしっかりと復習ができるよう、講義資料のクオリティを高めるために試行錯誤を重ねました。 また、アテンションのような演算をどのように伝えれば効果的に伝わるかについても、深く悩みました。 私が出した結論は、数式だけで見てもいけないし、単に簡単な比喩で伝えてもいけない、そしてPyTorchのコードだけで説明してもいけないということでした。 目で流れを追いながら見てこそ理解できると考え、エクセルで最大限説明させていただきましたが、うまく伝わったようでとても嬉しいです :) 残りの部分もぜひ最後まで受講して、良い内容を吸収していただければと思います。 応援しています!

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