要件から生産まで
ワークロードについて説明してください
モデル、ユースケース、コンテキストの長さ、および予想されるトラフィック。
計画を評価する
モデルのバージョン、量子化、GPU、および容量計画。
ワークロードを検証する
ベンチマーク、品質チェック、レイテンシ/スループット テスト。
実稼働環境へのデプロイ
リージョン、プライベート エンドポイント、API、モニタリング、SLA。
ワークロードに合わせてカスタマイズする
モデルと精度
モデルのバージョンを選択し、FP8 / NVFP4 量子化を評価します。
微調整と適応
品質検証により、データを微調整して適応させます。
長い文脈
コンテキスト ウィンドウと KV キャッシュのニーズに合わせてリソースのサイズを推論します。
プライベート展開
分離されたリソース、プライベート エンドポイント、専用の容量。
地域とデータ要件
インフラストラクチャとデータ処理要件に応じてリージョンを選択します。
SLAとサポート
計画の中でキャパシティ、可用性、対応目標を定義します。
実稼働推論用に設計されています。
私たちは、キャッシング、並列処理戦略、マルチノード展開による適応、量子化、カーネル最適化からオープン モデルを採用し、実際の運用負荷の下でも安定した状態を保ちます。
推論エンジン
最適化
導入プロファイル
API
OpenAI 互換
ストリーミング・SSE
サービス提供状況
専用エンドポイント
予約容量
スケーリング
1 GPUマルチGPUマルチノード
ワークロードの増加に応じて、垂直方向またはノード間でスケーリングできます。
カスタム導入計画を取得する
モデル、ワークロード、導入のニーズをお知らせください。キャパシティ、リージョン、パフォーマンス目標を評価し、計画を立てます。