KubeCon 2026の示唆: 推論中心時代のKubernetes基盤とDapr Agents運用設計
学習中心から推論運用中心へ。耐障害オーケストレーション、GPUスケジューリング、コスト統制を一体で設計する実務ガイド。
#mlops
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TurboQuant時代の量子化実装: LLM推論コストを下げつつ品質崩壊を防ぐ実務手順
量子化の進展を前提に、評価設計・段階導入・フォールバック運用で本番品質を守るための実装ガイド。
小型モデルで実現するEdge Voice Inference本番運用ガイド 2026
低遅延・低コスト・品質維持を両立するために、小型音声モデルをエッジ配備する実運用アーキテクチャを整理。
防衛AI大型契約時代のソフトウェア保証設計（2026）
防衛分野のAI調達拡大を前提に、モデル来歴・供給網保護・実行時監視を実務に落とし込む保証フレームを解説。
ハードウェア前提でLLMを選ぶ時代：モデル選定をSRE運用に変える
ローカル推論・GPUクラスタ・外部APIが混在する環境で、再現可能なモデルルーティングを設計する実践ガイド。
2026年のソブリンAI調達: 展開前に評価スタックを設計する
国産・国内運用モデルの選定を、ベンチマーク偏重から実運用評価へ移すための実践フレーム。