AWS re:Invent 2025に、ソラコムのテクノロジーエバンジェリストが登壇 株式会社ソラコムのプレスリリース
Kohei Matsushita While running inference in the cloud is a common and effective approach for Generative AI, some use cases demand local execution. This session explores how to design and operate local inference architectures using AWS IoT Greengrass.
Through a live demo using a robotic arm, attendees compare cloud-based and local inference in practice, examining trade-offs in latency, connectivity, and model update frequency. The talk also presents a practical approach for delivering and updating models at the edge to support the reliable, ongoing use of Generative AI in real-world environments.クラウド上で推論を実行することは、生成 AI において一般的で効果的なアプローチですが、ユースケースによってはローカルでの実行が求められる場合があります。本セッションでは、AWS IoT Greengrass を活用してローカル推論アーキテクチャを設計・運用する方法を紹介します。 ロボットアームを用いたライブデモを通じて、クラウドベースの推論とローカル推論を実際に比較し、レイテンシ、接続性、モデル更新頻度などのトレードオフを検証します。また、エッジにおけるモデルの配布および更新を実現する実践的な手法を提示し、生成 AI を現実環境で継続的かつ信頼性高く活用するためのアプローチを解説します。
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