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。
主なメリット
- 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
技術リーダー向け
- KubeflowでMLワークフローを自動化する
- KServeでモデルをリアルタイムで提供する
- マルチクラウドとハイブリッドKubernetesのサポート
会社概要
クラウドとプラットフォーム
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。
コア機能
AokumoのAI/ML Kubernetes ソリューション
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。
主なメリット
- 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
技術リーダー向け
- 継続的なトレーニングと検証ワークフロー
- AIパイプライン向けの安全なAPIゲートウェイ
- リアルタイムAIパフォーマンス監視
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。
主なメリット
- 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
技術リーダー向け
- スケーラブルなETLとイベント駆動型AIパイプライン
- LLMの微調整と推論を最適化する
- 監視と再トレーニングを自動化
プロダクト・技術リーダー向け
私たちのAI/MLソリューションを選ぶ理由
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。
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。
提供する価値
ポリシーに基づき、必要な操作は人の承認後に実行します
AIガバナンス
既存クラスターの構築を支援し、AIワークロードを稼働させます
オンプレミスのAI
手順、例外処理、実行記録までをシステムで管理します
業務ワークフロー
進め方
4ステップのAIパイプライン
01
AIモデルのトレーニング
02
MLオーケストレーション
03
継続的な監視
04
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。
技術基盤
テックスタック 概要
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
FAQ
FAQ（よくあるご質問）
TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、ONNX、Hugging Faceなどをサポートしています。