Tensorfuse

Tensorfuseとは？

Tensorfuseは、Kubernetesクラスターを自社クラウドインフラ上で管理し、生成AIモデルの運用を簡素化する最先端プラットフォームです。サーバーレスGPUの利用と自動スケーリングにより、アイドル時はリソースをゼロに、需要に応じて迅速にスケールアップします。A10G、A100、H100などのGPU、TPU、Trainium/Inferentiaチップ、FPGAなど多様なハードウェアをサポートし、柔軟かつ効率的なモデルデプロイが可能です。OpenAI互換API、サーバーレストレーニングジョブ、LoRAやQLoRA等の組み込みファインチューニング機能を提供し、複雑なインフラ管理を抽象化することでAI開発を加速し、クラウドGPUコスト削減を実現します。

主な機能

• サーバーレスGPU管理

  手動による操作なしで、同時ワークロードに対応するためにGPUリソースをゼロから自動的にスケーリングします。

• マルチハードウェア対応

  NVIDIA GPU、TPU、Trainium/Inferentiaチップ、FPGAなど、さまざまなハードウェア上でAIワークロードを実行できます。

• OpenAI互換API

  AIモデルをOpenAI標準に準拠したAPIで公開し、簡単に統合できます。

• 組み込みモデルファインチューニング

  LoRA、QLoRA、強化学習などの高度なファインチューニング技術を、すぐに使えるツールでサポートします。

• カスタムDockerとネットワーキング

  高速なコールドスタートを実現する最適化されたDocker実装と、マルチノードGPU推論・学習のためのIstioベースのカスタムネットワークレイヤーを提供します。

• 開発者生産性向上ツール

  GPUデブコンテナとホットリロード機能で、複雑なセットアップなしにGPU上で迅速な実験が可能です。

ユースケース

• AIモデルデプロイメント : プライベートクラウド上でカスタムAIモデルをサーバーレスGPUの自動スケーリングで迅速にデプロイできます。
• 生成AIアプリケーション : Llama3、Qwen、Stable Diffusionなどの生成AIモデルの推論・バッチジョブを効率的に実行します。
• モデルファインチューニングとトレーニング : 環境管理不要で、サーバーレスで大規模モデルのトレーニングやファインチューニングを先進技術で行えます。
• コスト効率的なクラウドGPU利用 : インテリジェントな自動スケーリングと効率的なリソース管理で、クラウドGPUコストを最大30%削減します。
• DevOps自動化 : GitHub Actions連携によるデプロイワークフローの自動化と、インフラ管理の簡素化を実現します。

よくある質問