AI/MLワークロードon Kubernetes

高いパフォーマンスとコスト効率を実現するために、専用のKubernetesインフラストラクチャを使用してAI/MLモデルをデプロイ、オーケストレーション、スケーリングします。

AokumoのAI/ML Kubernetes ソリューション

AI/MLオーケストレーション solution icon

AI/MLオーケストレーション

モデル運用をもっと簡単・スムーズに

モデルの展開や管理を自動化し、複数クラウドでも一貫した運用を実現。AI導入のスピードと安定性を高めます。

Benefits

  • AI モデルの導入を 60% 高速化し、競争優位性を実現
  • 自動化されたスケーリングと効率化でコストを削減
  • モデルの信頼性と稼働時間の向上
MLOpsオートメーション solution icon

MLOpsオートメーション

継続的なトレーニングと運用の効率化

モデルのトレーニングから監視までを自動化。セキュリティと信頼性を保ちつつ、精度の高いAI活用をサポートします。

Benefits

  • 自動化によりAIメンテナンスを40%削減
  • セキュリティ管理の自動化で安心運用
  • モデルの精度を向上させ、AIのバイアスを減らす
LLMとデータパイプライン solution icon

LLMとデータパイプライン

大規模AIでもコスト効率よく運用

最適化されたLLM処理と柔軟なデータフロー設計により、AI基盤のパフォーマンスとコストのバランスを最適化します。

Benefits

  • LLM実行コストを大幅に削減
  • 大規模なAIデータパイプラインを効率化する
  • レイテンシを抑えつつ、AIの性能を最大化

私たちのAI/MLソリューションを選ぶ理由

Decision Maker

意思決定者向け

  • MLワークロードの自動スケーリングにより運用コストを削減。

  • 自動化されたMLパイプラインを使用して市場投入までの時間を短縮。

  • 継続的な監視により AI モデルの信頼性を向上。

Decision Maker

テックリード向け

  • MLトレーニングと推論用に最適化されたKubernetesクラスター。

  • Kubeflow、KServe、TensorFlow、PyTorch、ONNXのサポート。

  • 安全でスケーラブルに完全に管理されたMLOpsパイプライン。

ニーズに合ったAI/MLの活用法、お探しですか?

How It Works

AIモデルのトレーニング workflow icon - step 1
1

AIモデルのトレーニング

Right arrow connecting workflow steps
MLオーケストレーション workflow icon - step 2
2

MLオーケストレーション

Right arrow connecting workflow steps
継続的な監視 workflow icon - step 3
3

継続的な監視

Right arrow connecting workflow steps
最適化 workflow icon - step 4
4

最適化

私たちのAI/ML Kubernetesソリューションは、トレーニングからデプロイメントまでライフサイクル全体を自動化します。

Tech Stack Overview

Kubernetes上のAI/MLワークロードのテックスタック

Kubeflow

MLオーケストレーションとパイプライン

Kubernetes上のMLワークフローを自動化

KServe

AIモデルの展開と推論

Kubernetes上のサーバーレス推論

Gloo AI Gateway

LLMトラフィック管理とセキュリティ

Kubernetes向けAI専用APIゲートウェイ

Terraform

コードとしてのインフラストラクチャ

クラウド全体のKubernetesクラスターを管理

ArgoCD

AIのためのCI/CD

Kubernetes上のGitOpsベースのデプロイメント

マルチクラウドAI

マルチクラウドAIインフラストラクチャ

AWS、Google Cloud、AzureにAIワークロードを展開

Questions

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KubernetesでAI/MLワークロードを最適化する

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