製品情報
更新日:2025年09月09日
Hyperpodとは
Hyperpodの主な機能
Hyperpodは、複雑なDevOpsやインフラ管理を必要とせずに、AIモデルを迅速に本番環境対応のAPIにデプロイできるサーバーレスインフラストラクチャプラットフォームです。ドラッグアンドドロップによるモデルのデプロイ、自動スケーリング、透明性の高い価格設定、一般的なAIフレームワークやツールとのシームレスな統合を提供し、開発者は同等のソリューションよりも最大3倍速く、より低いコストでモデルをデプロイできます。
ドラッグアンドドロップデプロイメント: ユーザーがモデルファイルをドラッグアンドドロップするだけでAIモデルをデプロイできるシンプルなアップロードインターフェースで、複雑な構成やコンテナのセットアップは不要です
自動インフラストラクチャ最適化: クラウドプロバイダーやGPUの選択など、各モデルに最適なインフラストラクチャ設定を自動的に選択および構成し、手動による最適化の必要性を排除します
インテリジェントな自動スケーリング: トラフィックの需要に基づいてリソースを自動的にスケールアップまたはスケールダウンし、単一のユーザーから数百万のリクエストまですべてを処理します
フレームワークの互換性: Hugging Face、TensorFlow、PyTorchなどの複数のAIフレームワークとツールをサポートし、AWSやAzureなどの主要なクラウドプラットフォームと統合します
Hyperpodのユースケース
迅速なプロトタイピング: 最小限のセットアップ時間とインフラストラクチャのオーバーヘッドで、AI製品のアイデアを迅速にテストおよび検証するのに最適です
学術プロジェクト: 複雑なインフラストラクチャを扱うことなく、学術研究のためにAIモデルを迅速にデプロイおよびテストする必要がある学生や研究者に最適です
スタートアップMVP開発: スタートアップがAIベースの製品アイデアを迅速に検証し、最小限のインフラストラクチャ投資でより早く市場に参入できるようにします
本番環境へのデプロイ: 自動スケーリングと信頼性の高いパフォーマンスを備えた本番環境対応のAIサービスをデプロイしようとしている企業に適しています
メリット
従来の方法と比較して、デプロイメントが大幅に高速化されます
DevOpsの専門知識は不要です
隠れたコストのない透明性の高い価格設定
自動最適化およびスケーリング機能
デメリット
特定のモデル形式とフレームワークに限定されます
従来の方法ほどカスタマイズできない場合があります
サードパーティのインフラストラクチャへの依存
Hyperpodの使い方
Hyperpodのよくある質問
Hyperpodは、DevOpsやVMのセットアップを必要とせずに、AIモデルを数分で本番環境対応のAPIにデプロイできるサーバーレスインフラストラクチャプラットフォームです。モデルのデプロイのためのドラッグアンドドロップインターフェースを提供します。
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