よくある質問

モデルを本番環境に投入し、そこから効果を得るまでにかなりの時間がかかっています。データサイエンティストがこのプロセスを主導できるようにする方法はないでしょうか？

MLエンジニアは、モデルのトレーニングやデプロイに必要なインフラに関して、DevOps/プラットフォームチームに大きく依存しています。

MLのトレーニングとデプロイのために、標準のKubernetesインフラを利用したい

データサイエンティストはインフラやYAMLの扱いに煩わされたくない

データを自社のクラウドまたはオンプレミス環境内に保持したい

モデルはHPAを使用してオートスケーリングが設定されてデプロイされますが、モデルのダウンロード時間のため、オートスケーリングが非常に遅くなります。

Jupyter Notebookをホストし、リソースを柔軟にプロビジョニングできるように、かつコストとセキュリティに一定の制約を設けながらセルフサービス化したいと考えています。

社内のすべてのモデルを一元的に管理し、どのモデルがどの環境にデプロイされているかを把握するにはどうすればよいですか？

モデルの新しいバージョンにトラフィックをミラーリングまたは分割し、完全に展開する前にオンラインのトラフィックでテストするにはどうすればよいですか？

クラウド（AWS、GCP、Azure）とオンプレミス全体でハードウェアとコンピューティングを利用したいと考えています。開発者が基盤となるコンピューティングを気にすることなく、ワークロードをある環境から別の環境へシームレスに移動できるようにするには、どのように接続すればよいですか？

ビジネスにLLMの力を活用したいのですが、データを自社環境外に出すことはできません。OpenAIにデータを送信せずにLLMの力を利用する方法はありますか？

すべての開発者が様々なLLMを素早く試して、どのような結果が得られるかを確認できるようにするにはどうすればよいですか？

機械学習インフラに多大なコストがかかっており、その追跡と削減が困難になっています。