📕予約情報✨✨ 2026/09/30 発売 #torchcomics# 『FAVORITES フェイバリッツ 2』 著：mememe先生 @manga_mememe フロマージュブックス限定版　 アクリルパネルつき限定版の予約が開始しました！ #フェイバリッツ# 🔽通販

2026/07/29 下北沢THREE 1. Torch 2. Eterna 3. Obsidian ご来場のみなさま、ありがとうございました。 次回は8/13(木)新宿WildSideTokyo、盆メタル、フリーライブです。

🇫🇷#上田燿司🇫🇷# 「Japan Expo Paris 2026」 TVアニメ『BLACK TORCH』ステージに 監督の馬引圭さんと登壇いたしました🐈‍⬛ フランスでも熱い応援ありがとうございます‼︎ #BLACKTORCH# #JapanExpo# #JapanExpo2026# #JE2026#

【出演情報🎻】 今週土曜日は日光で演奏します！ -Blue Nostalgia Festival- 🗓️2026.8/8(土) 私の演奏は16:30-17:00の予定です🎻 📍TORCHキャンピング&コワーキングスペース こへまる @kohemaru_piano が実行委員長で頑張ってるフェス！ ぜひお越しください✨🍉

9年前のイバラヒメから始まり ルド女やオールドメイドでお世話になった ピウスさんのファンクラブが開設されました♡ 5/16はトークショー。 「伍ツ國物語 -Five Torches saga-」という新企画にも参加させて頂きます！ 世界観すごいので楽しみにしてて🥹🫶🏻🌷

⚙️ 月125兆トークンを捌くLLM推論基盤は、どう信頼性とコストを両立しているのか。リクエスト数ではなく「モデルユニット」でコストを測り、GPUコストを80%削減しつつ安定運用を実現したDatabricksの実戦知です。 タイトル: Reliable LLM Inference at Scale URL: 📝 概要 本記事は、大規模なLLM推論を信頼性高く・コスト効率よく運用するための、Databricksのアーキテクチャと手法を解説します。GPUインフラの不安定さや、予測困難なリクエストコストといった本番特有の課題に、具体的な仕組みで対処しています。 ❓ 解決する課題 ・GPUインフラはCPUより本質的に不安定で、prefill/decodeを分離した構成では単一障害が複数ノードに波及します ・リクエストコストは事前推定が難しく、出力トークン生成がレイテンシを支配する一方、その時間は予測困難です ・高負荷時には、リクエストの組み合わせ次第で健全なサーバが突然不健全状態に陥ります 💡 方法論と提案手法 ・コストを「α×入力トークン＋β×出力トークン＋γ×マルチモーダル」とモデル化する「モデルユニット」抽象を導入し、係数はモデル/ハードウェアごとの自動ベンチマークで決定します ・自動シャーダーDicerが、キュー長でなくモデルユニットで測ったサーバ負荷でルーティングし、ステートフルセッションでキャッシュヒット率を高めます ・保留リクエスト数でなく「モデルユニット利用率」でオートスケールし、ピーク閾値に近づくと増設します ・ブラックボックスのヘルスチェックでサイレントハングを検知し、ヘルスチェックを最高優先度にして誤検知を防ぎます 🎯 ユースケース Superhumanやコーディングエージェント、サポートボットなど、トラフィックが数時間で急増するマルチテナントのエージェント型アプリを支えます。LLMアプリが単一テナントから共有本番環境へ移る局面に直結します。 📊 実験結果 ・コスト認識オートスケーリングで、静的なピーク見込みプロビジョニング比のGPUコストを80%超削減しました ・ヘルスチェックの誤検知を週数件からゼロへ、サイレント障害の検知・回復は5分未満に収めました ・画像処理をTorchvisionへ切り替え、OMP_NUM_THREADSをコンテナ上限に正しく設定し、同じレプリカ・負荷でスループットを3倍超に跳ね上げました ・月125兆トークンをマルチテナントで処理しています #LLM# #MLOps#

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