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開発レイヤー とエコシステムレイヤー
開発レイヤー とエコシステムレイヤー
AI開発エコシステムを統合し、ワンクリックでモデル開発を開始
開發層
AI開発を手のひらの上で！
たった1分でスタートできる
AI-Stackは、KubernetesとDockerを基盤にした直感的で効率的なワークスペースを提供し、AI開発環境をわずか1分で構築できます。開発者は設定作業に時間をかけることなく、すぐにモデル設計・学習・デプロイへ着手可能です。さらに、AI-Stackは主要な機械学習フレームワークとツールを統合。データ準備からモデルデプロイまでの一連のプロセスをサポートし、オンプレミスでもクラウドでも同じ使いやすさを実現します。
マルチフレームワークサポート
TensorFlow、PyTorch、Jupyter、Scikit、Chainer、その他主流の機械学習フレームワークを完全サポート。
簡単な環境設定
開発環境のセットアップと管理を迅速に行い、時間と工数を削減します。
ワークフローの自動化
AI-Stackは、モデルのトレーニングとデプロイプロセスを自動化することで、開発効率を向上させます。
エコシステムレイヤー
スケーラブルなAI開発プラットフォーム
オープンでパワフルなAIエコシステムを構築
幅広いサードパーティツールやプラットフォームとのシームレスな統合。 データベース、データ分析ツール、クラウドサービスプラットフォームと連携し、さまざまなフォーマットフレームワークでのモデルデータの保存をサポートすることで、包括的な機械学習ソリューションの構築を支援します。
AI-Stackの使い方を知りたい
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開発とエコシステムレイヤー
AI-StacksでAIの未来を拓く
KubernetesとDockerをベースにしたAI-Stackは、開発者がモデルの設計、トレーニング、実験、デプロイに集中できる効率的で直感的な作業環境を提供します。 AI-Stackはまた、一般的な人工ニューラルネットワーク（ANN）や…
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コントロールレイヤー
AI計算リソースとワークロードを可視化管理
AI-Stackは、AIインフラのミドルウェアとして、基盤となる異種計算リソースとAIアプリケーション/サービスをシームレスに連携します。リソースの一元管理、インテリジェントオーケストレーション、集中監視、体系的なガバナンス機能により、AI計算リソースとワークロードを可視化・最適化し、安定性と拡張性を備えた効率的なAIインフラ運用を実現します。
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物理クラスタレイヤー
独自のチップとストレージ管理技術
あらゆる規模のAIワークロードを効率的に実行するために設計され、チップとストレージデバイスを正確に操作する独自のハードウェア制御技術を提供します。 1台のGPUサーバーでも複数のサーバーでも、リソースを…
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