IT & AIテクノロジー

PyTorchの重いCUDA処理を非同期化したらメモリリークした話と、その解決策

日々の開発Tips

PyTorchの重いCUDA処理を非同期化したらメモリリークした話と、その解決策

こんにちは！Qualitegプロダクト開発部です！ 今回は同期メソッドを非同期メソッド(async)化しただけなのに、思わぬメモリリーク※に見舞われたお話です。 深層学習モデルを使った動画処理システムを開発していた時のことです。 「処理の進捗をリアルタイムでWebSocketで通知したい」という要件があり、「単にasync/awaitを使えばいいだけでしょ？」と軽く考えていたら、思わぬ落とし穴にはまりました。 プロ仕様のGPUを使っていたにも関わらず、メモリ不足でクラッシュしてしまいました。 この記事では、その原因と解決策、そして学んだ教訓を詳しく共有したいと思います。同じような問題に直面している方の参考になれば幸いです。 ※ 厳密には「メモリリーク」ではなく「メモリの解放遅延」ですが、 実用上の影響は同じなので、この記事では便宜上「メモリリーク」と表現します。 背景：なぜ進捗通知は非同期である必要があるのか モダンなWebアプリケーションの要求 最近のWebアプリケーション開発では、ユーザー体験を向上させるため、長時間かかる処理の進捗をリアルタイムで表示することが

By Qualiteg プロダクト開発部
ゼロトラスト時代のLLMセキュリティ完全ガイド：ガーディアンエージェントへの進化を見据えて

LLM セキュリティ

ゼロトラスト時代のLLMセキュリティ完全ガイド：ガーディアンエージェントへの進化を見据えて

こんにちは！ 今日はセキュリティの新たな考え方「ゼロトラスト」とLLMを中心としたAIセキュリティについて解説いたします！ はじめに 3つのパラダイムシフトが同時に起きている いま、企業のIT環境では3つの大きな変革が起ころうとしています。 1つ目は「境界防御からゼロトラストへ」というセキュリティモデルの転換。 2つ目は「LLMの爆発的普及」による新たなリスクの出現。 そして3つ目は「AIエージェント時代の到来」とそれに伴う「ガーディアンエージェント」という新概念の登場です。 これらは別々の出来事のように見えて、実は密接に関連しています。本記事では、この3つの変革がどのように結びつき、企業がどのような対策を取るべきかを解説いたします 目次 1. はじめに：3つのパラダイムシフトが同時に起きている 2. 第1の変革：ゼロトラストという新しいセキュリティ思想 3. 第2の変革：LLM時代の到来とその影響 4. 第3の変革：AIエージェントとガーディアンエージェント 5. 3つの変革を統合する：実践的なアプローチ 6. 実装のベストプラクティス 7. 日本

By Qualiteg コンサルティング
発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第4回：LSTMの学習と限界、そしてTransformerへ

AI数理

発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第4回：LSTMの学習と限界、そしてTransformerへ

1. 位置損失 (L_position) - 口の形の正確さ 時間 口の開き 正解 予測 L_position = Σᵢ wᵢ × ||y_pred - y_true||² 各時点での予測値と正解値の差を計算。重要なパラメータ（顎の開き、口の開き）には大きな重みを付けます。 jaw_open: ×2.0 mouth_open: ×2.0 その他: ×1.0 2. 速度損失 (L_velocity) - 動きの速さ 時間 速度 t→t+1 v = y[t] -

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大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第1回 基本概念の理解

IT & AIテクノロジー

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第1回 基本概念の理解

こんにちは！ 今回から数回にわたり Active Directory について解説してまいります。 Active Directory（AD:アクティブディレクトリー）は、Microsoft が開発したディレクトリサービスであり、今日の大企業における IT インフラストラクチャーにおいて、もはやデファクトスタンダードと言っても過言ではない存在となっており、組織内のユーザー、コンピューター、その他のリソースを一元的に管理するための基盤として広く採用されています。 AIセキュリティの現実：単独では機能しない ChatGPTやClaudeなどの生成AIが企業に急速に普及する中、「AIセキュリティ」という言葉が注目を集めています。情報漏洩の防止、不適切な利用の検知、コンプライアンスの確保など、企業が取り組むべき課題は山積みです。 しかし、ここで注意しなければいけない事実があります。それは、 AIセキュリティソリューションは、それ単体では企業環境で限定的な効果しか期待できない ということです。 企業が直面する本質的な課題 AIセキュリティツールを導入する際、企業のIT部門

By Qualiteg コンサルティング
AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー：第1回 AI DLPとPROXY

LLM セキュリティ

AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー：第1回 AI DLPとPROXY

こんにちは！本日はAI時代のデータ漏洩防止について、とくにその通信技術面に焦点をあてつつ、AIセキュリティにどのように取り組んでいくべきか、解説いたします。 1. はじめに 生成AIの急速な普及により、企業のデータガバナンスは新たな局面を迎えています。ChatGPTやClaudeといった大規模言語モデル（LLM）は、業務効率を飛躍的に向上させる一方で、意図しない機密情報の漏洩という深刻なリスクをもたらしています。 従業員が何気なく入力した顧客情報や営業秘密が、AIサービスの学習データとして使用される可能性があることを、多くの組織はまだ十分に認識していません。従来のDLP（Data Loss Prevention）ソリューションは、メールやファイル転送を監視することには長けていましたが、リアルタイムで行われるWebベースのAIチャットやAIエージェントとの対話で発生しうる新しい脅威には対応できていないのが現状です。 本記事では、AI時代のデータ漏洩防止において中核となる技術、特にHTTPS通信のインターセプトとその限界について、技術的な観点から詳しく解説します。プロキシサーバー

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg コンサルティング
LLM推論基盤プロビジョニング講座　第5回 GPUノード構成から負荷試験までの実践プロセス

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LLM推論基盤プロビジョニング講座　第5回 GPUノード構成から負荷試験までの実践プロセス

こんにちは！これまでのLLM推論基盤プロビジョニング講座では、推論速度の定義、リクエスト数見積もり、メモリ消費量計算、推論エンジン選定について詳しく解説してきました。 今回は、残りのステップである「GPUノード構成見積もり」「負荷試験」「トレードオフ検討」について一気に解説し、最後に実際のサーバー構成例をご紹介します。 STEP5：GPUノード構成見積もり GPUメモリから考える同時リクエスト処理能力 LLMサービスを構築する際、どのGPUを何台選ぶかは非常に重要な決断です。今回はLlama 8Bモデルを例に、GPUメモリ容量と同時リクエスト処理能力の関係を見ていきましょう。 GPUメモリの使われ方を理解する ここは復習となりますが、 LLM推論においてGPUメモリは主に2つの用途で消費されます 1. モデル重みデータ: LLMモデル自体を格納するためのメモリ 2. KVキャッシュ: ユーザーとの対話コンテキストを保持するための一時メモリ Llama 8Bを16ビット精度で実行する場合、モデル重みデータは約16GBのメモリを占めます。これは固定的なメモリ消

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発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第2回：AIを使ったドリフト補正

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発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第2回：AIを使ったドリフト補正

こんにちは！ 前回の記事では、当社のMotionVoxで使用している「リップシンク」技術について、wav2vecを用いた音声特徴量抽出の仕組みを解説しました。音声から正確な口の動きを予測するための基礎技術について理解いただけたかと思います。 今回は、その続編として、リップシンク制作における重要な技術的課題である「累積ドリフト」に焦点を当てます。wav2vecで高精度な音素認識ができても、実際の動画制作では複数の音声セグメントを時系列に配置する際、わずかなタイミング誤差が蓄積して最終的に大きなずれとなる現象が発生します。 本記事では、この累積ドリフトのメカニズムと、機械学習を活用した最新の補正技術について、実際の測定データを交えながら詳しく解説していきます。前回のwav2vecによる特徴抽出と今回のドリフト補正技術を組み合わせることで、MotionVoxがどのように高品質なリップシンクを実現しているのか、その全体像が見えてくるはずです。 累積ドリフトとは何か 基本概念 累積ドリフトとは、個々の音声セグメントが持つ微小なタイミング誤差が、時間の経過とともに蓄積していく現象で

By Qualiteg 研究部
LLM推論基盤プロビジョニング講座　第4回 推論エンジンの選定

LLM

LLM推論基盤プロビジョニング講座　第4回 推論エンジンの選定

こんにちは！前回までの講座では、LLMサービス構築に必要なリクエスト数の見積もりや、使用モデルの推論時消費メモリ計算について詳しく解説してきました。今回は7ステッププロセスの4番目、「推論エンジンの選定」について詳しく掘り下げていきます。 推論エンジンとは何か 推論エンジンとは、GPU上でLLMモデルの推論計算（テキスト生成）を効率的に行うために設計された専用のソフトウェアプログラムです。一般的なディープラーニングフレームワーク（PyTorch、TensorFlowなど）でも推論は可能ですが、実運用環境では専用の推論エンジンを使用することで、大幅なパフォーマンス向上とリソース効率化が期待できます。 推論エンジンは単なる実行環境ではなく、様々な最適化技術を実装しています。特定のモデルアーキテクチャに特化した最適化機能を実装したものや、推論速度の高速化に特化したもの、前回解説したKVキャッシュのメモリ効率化機能を備えたものなど、それぞれ特徴が異なります。そのため、自社で採用したLLMモデルや運用環境、要件に合致した推論エンジンを選定することが重要です。 推論エンジン選定のアプロ

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LLM推論基盤プロビジョニング講座　第3回 使用モデルの推論時消費メモリ見積もり

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LLM推論基盤プロビジョニング講座　第3回 使用モデルの推論時消費メモリ見積もり

こんにちは！前回はLLMサービスへのリクエスト数見積もりについて解説しました。今回は7ステッププロセスの3番目、「使用モデルの推論時消費メモリ見積もり」について詳しく掘り下げていきます。 GPUメモリがリクエスト処理能力を決定する LLMサービス構築において、GPUが同時に処理できるリクエスト数はGPUメモリの消費量によって制約されます。 つまり、利用可能なGPUメモリがどれだけあるかによって、同時に何件のリクエストを処理できるかがほぼ決まります。 では、その具体例として、Llama3 8B（80億パラメータ）モデルをNVIDIA RTX A5000（24GB）にロードするケースを考えてみましょう。 このGPUには24GBのGPUメモリがありますが、すべてをリクエスト処理に使えるわけではありません。最初にモデル自体が一定量のメモリを消費し、残りの領域で実際のリクエスト処理を行います。 GPUメモリ消費の二大要素 GPUの消費メモリ量は主に以下の2つの要素によって決まります 1. モデルのフットプリント LLMをGPUに読み込んだときに最初に消費されるメモリ

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システムとcondaのC++標準ライブラリ(libstdc++)のバージョン違い問題による事象と対処法解説

日々の開発Tips

システムとcondaのC++標準ライブラリ(libstdc++)のバージョン違い問題による事象と対処法解説

こんにちは！ 先日、dlibをつかったPythonアプリケーション(conda環境で動作する）作っていたところ、以下のようなエラーに遭遇しました。 ImportError: /home/mlu/anaconda3/envs/example_env/bin/../lib/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.32' not found (required by /home/mlu/anaconda3/envs/example_env/lib/python3.10/site-packages/_dlib_pybind11.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so) 「dlib_pybind11モジュールがGLIBCXX_3.4.32を要求してるけど、みつからない！」という感じのエラーですね。

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LLM推論基盤プロビジョニング講座　第2回 LLMサービスのリクエスト数を見積もる

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LLM推論基盤プロビジョニング講座　第2回 LLMサービスのリクエスト数を見積もる

こんにちは！ 今回はLLM推論基盤プロビジョニング講座　第2回です！ STEP2 LLMサービスへのリクエスト数見積もり それでは、早速、LLM推論基盤プロビジョニングの第2ステップである「リクエスト数見積もり」の重要性と方法を解説いたします。 LLMサービスを構築する際に必要となるGPUノード数を適切に見積もるためには、まずサービスに対して想定されるリクエスト数を正確に予測する必要があります。 リクエスト数見積もりの基本的な考え方 LLMサービスへの想定リクエスト数から必要なGPUノード数を算出するプロセスは、サービス設計において非常に重要です。過小評価すればサービス品質が低下し、過大評価すれば無駄なコストが発生します。このバランスを適切に取るための基礎となるのがリクエスト数の見積もりです。 想定リクエスト数の諸元 リクエスト数を見積もるための5つの重要な要素（諸元）をみてみましょう。 1. DAU（Daily Active Users）: 1日あたりの実際にサービスを利用するユーザー数です。これはサービスの規模を示す最も基本的な指標となります。 2. 1日

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Zoom会議で肩が踊る？自動フレーミング映像安定化とAIによる性能向上の可能性

AI数理

Zoom会議で肩が踊る？自動フレーミング映像安定化とAIによる性能向上の可能性

こんにちは！ 本日は、自動フレーミング映像の安定化に関するアルゴリズム・ノウハウを解説いたします 第1章 問題の背景と目的 バストアップ映像を撮影する際、特にオンラインミーティングやYouTubeなどのトーク映像では、人物がうなずく、首を振るなどの自然な動作をした際に「首まわりや肩がフレーム内で上下に移動してしまう」という現象がしばしば起こります。これは、多くの場合カメラや撮影ソフトウェアが人物の「目や顔を画面中央に保とう」とする自動フレーミング機能の働きに起因します。 撮影対象の人物が頭を下げた際に、映像のフレーム全体が相対的に上方向へシフトし、その結果、本来動いていないはずの肩の部分が映像内で持ち上がっているように見えてしまう現象です。 本稿では、この問題を撮影後の後処理（ポストプロセッシング）のみを用いて、高速、高い精度かつロバストに解決する手法をご紹介します。 前半では、従来のCV（コンピュータービジョン）の手法を使い高速に処理する方法をご紹介します。後半では、AIを使用してより安定性の高い性能を実現する方法について考察します。 第2章 古典手法による肩の上下

By Qualiteg 研究部
LLM推論基盤プロビジョニング講座　第1回 基本概念と推論速度

LLM

LLM推論基盤プロビジョニング講座　第1回 基本概念と推論速度

こんにちは！ 本日は LLMサービスの自社構築する際の推論基盤プロビジョニング、GPUプロビジョニングについて数回にわけて解説いたします。 はじめに LLMの進化に伴い、ChatGPTやClaudeといったパブリックなLLMの活用は企業においても急速に広がってきました。しかし先進的な企業はこれらの汎用LLMに加えて、「領域特化型」「ドメイン特化型」といった専用LLMの構築へと歩みを進めています。こうした動きの背景には、企業固有の専門知識への対応力強化と情報セキュリティの確保という二つの重要なニーズがあります。 一般的なパブリックLLMでは対応できない企業固有の専門知識や機密情報の取り扱いが必要なケースが増えているため、自社LLMの構築や自社サーバーでの運用を検討する企業が急増しています。特に金融、医療、製造、法務といった専門性の高い領域では、業界特化型の独自LLMが競争優位性をもたらすと認識されています。 しかし、業界特化型のLLMを自社で運用することは簡単ではありません。自社運用を決断した場合、まず最初に取り組むべきは適切な推論環境の整備です。オンプレミス環境を構築するに

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GPUサービスで「Segmentation Fault 」に出会ったら～分析から解決までの実践アプローチ～

NumPy/PyTorch

GPUサービスで「Segmentation Fault 」に出会ったら～分析から解決までの実践アプローチ～

こんにちは！ 今日は仮想環境＋GPUなサービスにおける「Segmentation Fault」について、分析と対処法について書いてみたいと思います。 Segmentation Faultの本質と特徴 Segmentation Faultは、プログラムが保護されたメモリ領域にアクセスしようとした際にOSが発生させる例外です。 今回は複数のGPUサービス（つまりＧＰＵを使うプロセス）が動作していて、そのうちの１つを再起動したときに発生しました。 毎回発生するわけではありません。むしろ数百回の起動に1回程度ですが、1回でも発生すると絶望的な結果につながります。というのも、1つのGPUサービスの停止が SPOF となってサービス全体に影響が発生します。かつ、1回でも「Segmentation Fault」が発生してしまうと、その原因となったプロセスが二度と起動しなくなる、というやっかいな現象でした。 このように「普段は正常に動作しているのに突然動かなくなる」というのがデバッグを非常に難しくします。 とくにGPU＋仮想化の組み合わせで従来のC++アプリよりも発生確率がぐっとあがる印象

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シェルスクリプトからcondaコマンドを活用したいとき

日々の開発Tips

シェルスクリプトからcondaコマンドを活用したいとき

こんにちは！ 今日はみんな大好きcondaコマンドについてです。 condaコマンドで仮想環境に入って、何らかの処理をして、戻ってくる　ようなシェルスクリプト、バッチタスクをやるときのTipsです。 AI開発において、Anacondaとその中核であるcondaパッケージマネージャーはとっても重宝します。 しかし、シェルスクリプトから自動的にcondaを利用しようとすると、意外なハードルがあります。 本記事では、シェルスクリプトからcondaコマンドを正しく呼び出す方法について解説します。 condaと非対話モードの課題 AnacondaがインストールされているLinux環境において、condaコマンドは通常、.bashrcや.bash_profileなどの設定ファイルによって初期化されます。 なんとなくシェルをつかっていると、このcondaコマンドの初期化を忘れてしまいますが、これらの設定は多くの場合シェルの「対話モード」でのみ有効になるように設計されています。 ゆえにシェルスクリプトのような非対話モードでは、condaコマンドが正しく機能してくれません 例えば、.b

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Node.jsで大容量ファイルを扱う：AIモデルのような大きなデータ保存はストリーム処理使いましょう

日々の開発Tips

Node.jsで大容量ファイルを扱う：AIモデルのような大きなデータ保存はストリーム処理使いましょう

こんにちは！今日はAIシステムのフロントサーバーとしてもよく使用するNode.jsについてのお話です。 AIモデルの普及に伴い、大容量のデータファイルを扱う機会が急増しています。LLMなどのモデルファイルやトレーニングデータセットは数GB、場合によっては数十、数百GBにも達することがあります。 一方、Node.jsはWebアプリケーションのフロントサーバーとして広く採用されており、データマネジメントやPythonで書かれたAIバックエンドとの橋渡し役としてもかなりお役立ちな存在です。 本記事では、Node.js v20LTSで5GB程度のファイルを処理しようとして遭遇した問題と、その解決方法について解説します。 Node.jsのバッファサイズ制限の変遷 Node.jsのバッファサイズ制限は、バージョンによって大きく変化してきました Node.jsバージョン サポート終了日 バッファサイズ上限 備考 Node.js 0.12.x 2016年12月31日 ~1GB 初期のバッファサイズ制限（smalloc.kMaxLength使用） Node.js 4.

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