UbiOps 特徴
UbiOpsは、自動スケーリング、ハイブリッドクラウドサポート、ゼロDevOps要件を備えたAI/MLワークロードの迅速なデプロイと管理を可能にするAIインフラストラクチャプラットフォームです
もっと見るUbiOpsの主な機能
UbiOpsは、チームが広範なDevOpsなしでスケーラブルなマイクロサービスとしてAI/MLワークロードを迅速に展開および管理できるAIインフラストラクチャプラットフォームです。迅速なモデル展開、自動スケーリング、ハイブリッド/マルチクラウドサポート、モジュラー パイプライン構築、堅牢なセキュリティ機能を提供します。UbiOpsは、最小限のインフラ管理でAIモデルを製品化可能なアプリケーションに変換するプロセスを簡素化します。
迅速なモデル展開: 数週間ではなく数分でAI/MLモデルを展開し、PyTorchやTensorFlowなどのさまざまなフレームワークをサポートします。
自動スケーリング: 使用状況に基づいてコンピューティングリソースを動的にスケールし、アイドル期間中のコストを最適化するためにゼロスケーリングを行います。
ハイブリッドおよびマルチクラウドサポート: プライベートインフラストラクチャまたは複数のクラウド環境にわたって展開を可能にし、柔軟性とコンプライアンスを提供します。
モジュラー パイプライン構築: カスタムAPIとデータ変換を使用して、複数の展開をパイプラインに組み合わせることで効率的なワークフローを作成します。
組み込みのセキュリティとコンプライアンス: エンドツーエンドの暗号化やアクセス制御などの堅牢なセキュリティ機能を提供し、GDPRやSOC 2などの規制へのコンプライアンスを促進します。
UbiOpsの使用例
LLM展開: プライベート環境で大規模言語モデルを展開および管理し、データプライバシーとスケーラビリティを確保します。
コンピュータビジョンアプリケーション: デジタル農業などの業界でリアルタイムワークロードのためにオンデマンドのコンピュータビジョンモデル推論を実行します。
医療AI研究: モデルの展開と管理のためのスケーラブルで安全なプラットフォームを提供することで、画期的な医療AIアプリケーションをサポートします。
エネルギー最適化: スマートビルディングアプリケーションにおけるエネルギー使用の予測と熱ネットワークの最適化のためにAIモデルを展開およびスケールします。
メリット
AI/MLモデルを製品化する際の時間と複雑さを大幅に削減します
さまざまな環境（クラウド、オンプレミス、ハイブリッド）にわたる柔軟な展開オプションを提供します
組み込みのセキュリティとコンプライアンス機能を提供します
自動スケーリングとゼロスケーリングを通じてコスト最適化を可能にします
デメリット
プラットフォームに不慣れなチームには学習曲線が必要な場合があります
特定の機能に対してUbiOpsエコシステムへのロックインの可能性があります
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