オンプレ

オンプレミスAIゲートウェイ: 統合されたLLM APIアクセス

Purple circle on white background with subtle pixelated effect and soft gradient shading visible.

OpenAI、Claude、Gemini、Groq、Mistral、その他250以上のLLMに、単一のAIゲートウェイAPIを通じて接続できます
このプラットフォームを使用して、チャット、補完、埋め込み、および再ランキングのモデルタイプをサポートします
スマートルーティングとフォールバックにより、オンプレミスのGPUと承認済み外部エンドポイント間でワークロードをオーケストレーションします
ゲートウェイレベルで、ポリシーベースのガバナンス、レート制限、クォータ、RBAC、監査ログを適用します

AI Gateway configuration page with API provider and model selection options for OpenAI and more.

オンプレミス/ハイブリッドLLMOps: モデルサービングと推論

オンプレミスまたはVPC/ハイブリッドクラスターで、事前調整済みの本番環境対応パイプラインを介して、あらゆるオープンソースLLMを起動できます
vLLMやSGLangといった業界をリードするモデルサーバーを活用し、低レイテンシーかつ高スループットな推論を実現します
vLLMやSGLangといった業界をリードするモデルサーバーを活用し、低レイテンシーかつ高スループットな推論を実現します
GPUの自動スケーリング、自動シャットダウン、およびLLMOpsインフラ全体でのインテリジェントなリソースプロビジョニングを可能にします

Model deployment interface with Hugging Face URI input and quick select options for AI models.

ハイブリッドクラウドAIにTrueFoundryを選ぶ理由

自己最適化する高性能AIインフラストラクチャを提供し、コスト、複雑さ、手動介入を削減します。

デモを予約

データ主権と安全性

トークン、ファイル、トレースの100%がお客様のDC/VPC内に留まり、ベンダーによるアクセスはありません。
厳格なレジデンシーコンプライアンスを備えたテナントごとの制御。
エンタープライズアーキテクトの42%が、現在独立したストレージはプライマリークラウドよりも安全であると考えています。

エージェントワークフローツールキット

ツール、プロンプト、ポリシーを使用して多段階エージェントを構成します。
信頼性と再現性を実現する組み込みの評価機能と可観測性。
迅速なイテレーションにより、複雑なワークフローへの拡張が可能になります。

統合GPUフリートオーケストレーション

オンプレミスモデルは、クラウド実行と比較して最大90%のレイテンシー削減を実現します。
ラック、クラスター、エッジノードを管理する統合ダッシュボード。
自動スケジューリング、オートスケーリング、リアルタイムモニタリング。

予測可能で削減されたコスト

企業は、ワークロードをオンプレミスに移行することで80〜90%のコスト削減を報告しています。
財務管理のために、ハードウェアを自社で所有し、イーグレス料金を削減する。
SLA内で最も低コストのモデルへの動的ルーティング。

Gradient sphere with blue and purple hues on a white background with a rounded shape.

チームがオンプレミスで直面する技術的な課題

私たちが目にする最も一般的な障害と、グルー作業に何ヶ月も費やすことなくそれらを乗り越える方法。

エッジ/オンプレミス/ラボ全体での可観測性

どのモデル、ポッド、ノードがボトルネックになっているか分からず、MTTRは数日かかります。

トレース/メトリクス/ログ、リクエストレベルのLLM可観測性を単一の画面で。環境健全性の集約。

断片化されたGPUプール、低い利用率

一部のノードがアイドル状態であるにもかかわらず、一つのキューが詰まっている。チームがGPUを占有している。

GPUのパーティショニング/スライシング、クォータ、プリエンプション。チーム間でのフェアシェアスケジューリング。

データガバナンスとレジデンシー

PII/PHIは社内で保持しつつ、AIのためにデータセットを結合する必要があります。

レジデンシー対応パイプライン、インプレースでの学習/推論、マスクされた特徴量ストア。

パフォーマンスチューニングとコストの可視化

遅延SLOとコストの関係はブラックボックスです。小さなモデルが大きなモデルを上回ることもありますが、ルーティングは手動で行われています。

ポリシーベースルーティング（遅延/コスト/精度別）、リクエストごとのコスト追跡、オートスケーリングプロファイル。

異種混在環境（VM、K8s、レガシー）

複数のサイトでVMとコンテナを運用していますが、運用は一貫性がなく脆弱です。

VMとコンテナの調和、標準ゴールデンイメージ、ドリフト検出を備えたK8sネイティブな制御。

モデルやツールの頻繁な変更に対応する

毎月、新しいランタイム、フォーマット、アクセラレータが登場し、私たちのスタックは遅れをとっています。

プラグイン可能なランタイム（OpenAI互換、vLLM、NIMなど）、バージョン管理されたブループリント、アップグレード期間。

金融サービス

取引、リスク管理、不正対策のための低遅延で規制準拠のAI

顧客データが銀行外に出ることはありません → SOC 2監査がより簡単に
10ミリ秒未満の推論 → ビッド/アスクスプレッドの縮小
厳重に隔離されたパイプライン → データ漏洩のニュースはゼロに

Laptop with credit card, coins, and financial icons on screen and surrounding keyboard and surface.

Real-time fraud scoring

Score every transaction in milliseconds and quarantine anomalies before they clear

T-1 risk back-testing

Compress VaR runs to overnight so books close with fresher stress results.

Personalised wealth bots

Compliant, on-prem advisors that remember portfolio context, without leaking customer data.

Healthcare

Protect patient data while accelerating clinical AI

PHI stays on-site → HIPAA/GDPR peace of mind
Instant model inference → faster diagnostics
Full audit trail → smoother FDA submissions

Medical professionals surrounded by health monitoring equipment and digital tools for patient care and data analysis.

Radiology image triage

Score scans in milliseconds next to PACS and auto-prioritise suspected criticals.

Drug-discovery fine-tuning

Fine-tune on de-identified trial data inside your firewall; IP and PHI never leave.

Hospital-bed demand forecasting

Local EHR/ADT feeds power daily bed-need forecasts and staffing alerts, no data export.

Automotive

Edge-ready AI for safer, smarter vehicles

Customer data never leaves the bank → easier RBI/SOC 2 audits
Sub-10 ms inference → tighter bid/ask spreads
Ring-fenced pipelines → zero data-leak headlines

People interacting with smartphone and drone icons surrounded by settings, location, and WiFi symbols.

Driver-assist testing lab

Deterministically replay edge cases on an on-prem AV/HPC cluster and sweep model versions with safety-lifecycle traceability

Predictive maintenance

Fuse telemetry and service history locally to forecast wear and schedule fixes before failures.

In-plant robotics vision

Run inspection models at the far edge (cameras/robots) to catch defects in-line, no cloud dependency.

Semiconductors

Design-to-fab AI with secure, on-prem pipelines.

Yield slips from microscopic defects → inline AI inspection boosts first-pass yield
Lab-only pilots & siloed EDA logs → one governed platform across design, test, and fab
Tool downtime & scrap costs → predictive maintenance and SPC reduce excursions

Circuit board with cube and screens showcasing electronic components and connections.

Wafer & mask defect detection

CV+ML flags hot spots inline

Virtual metrology & SPC

Predict out-of-spec before it hits yield

EDA/log mining for D₀ ramp

Correlate design/test/fab signals to speed yield learning

Manufacturing

Real-time vision & quality control on the shop floor

Analyze production data without cloud latency
Keep proprietary processes and IP secure on-site
Deploy vision models for real-time quality control

Industrial robot arm and computer screen warning sign with people and factory machine.

Defect heat-map overlay

Pixel-level anomaly maps on live cameras to guide inspectors in real time.

Energy-use optimisation

Learn optimal setpoints and auto-adjust drives/ovens to trim kWh without hurting throughput.

Demand-driven scheduling

Pull live ERP/WMS signals to re-sequence jobs and reduce WIP bottlenecks.

Media & Telecom

AI-driven content creation & distribution—fully on-prem

Terabytes of raw footage stay in-house → protect IP rights
Real-time, on-prem render & edit → slash post-production time
First-party viewer data processed locally → privacy-compliant personalization

Smartphone displaying video recording interface with microphone and camera icons surrounding it.

Auto-editing

AI stitches multi-cam footage, Auto-sync angles, assemble a first cut, and generate captions, without raw media leaving your vault

Smart recommendations

Personalize without third-party cookies, Drive recs from first-party viewing behavior stored in your own infra; no external trackers

Secure asset vault

Rights management & watermarking, Centralized access control plus forensic watermarking to trace leaks across screeners and cut

Defense

Classified AI workloads secured on your premises

Air-gapped training clusters → meet DoD Top-Secret / SCI mandates
Sub-20 ms inference at the tactical edge → faster decision cycles
Immutable audit logs → pass DevSecOps & zero-trust reviews

Servers with shield and lock for data protection and security surrounded by people and devices.

Tactical model training

Update vision models in-theater

Real-time targeting support

On-device detection/labeling to aid situational awareness in low-connectivity settings.

Secure audit trail

Hash-chained/append-only logs with verifiable history for investigative and compliance needs.

Frequently asked questions

How should we choose between cloud‑based and on‑prem AI governance systems?

Use data sensitivity and control as your tiebreakers. If you need data sovereignty, PHI/PII control, custom guardrails, and predictable cost, on‑prem (or hybrid) governance is typically a better fit; the cloud shines for bursty experimentation. TrueFoundry outlines the trade‑offs and supports both approaches with a common governance layer (Gateway + guardrails + audit).

How to choose between on‑prem vs cloud AI finance solutions?

While MLOps supports a wide range of ML models, LLMOps is purpose-built for GenAI and
large language models. It includes capabilities like model server orchestration, prompt
management, token-level observability, agent frameworks, and secure API access.
TrueFoundry’s LLMOps platform handles these GenAI-specific workflows natively—unlike
generic MLOps tools.

Is cloud or on‑prem edge AI security in data centers better—and when?

Managing LLMs at scale is complex. TrueFoundry’s LLMOps platform offers integrated tools for
model serving, fine-tuning, RAG, agent orchestration, observability, and governance—so your
team can focus on building instead of stitching infrastructure. It also supports enterprise needs
like compliance, quota management, and VPC deployments.

How do self‑hosted LLM evaluation platforms usually store & secure prompt logs?

TrueFoundry’s platform includes:

Model Serving & Inference with vLLM, SGLang, autoscaling, and right-sized infra
Finetuning Workflows using LoRA/QLoRA with automated pipelines
API Gateway for unified access, RBAC, quotas, and fallback
Prompt Management with version control and A/B testing
Tracing & Guardrails for full visibility and safety
One-Click RAG Deployment with integrated VectorDBs
Agent Support for LangChain, CrewAI, AutoGen, and more
Enterprise Features like audit logs, VPC hosting, and SOC 2 compliance

I need a self‑hosted platform to log every LLM request with metadata—options?

Yes. TrueFoundry is designed for flexibility. You can deploy the LLMOps platform on your own
cloud (AWS, GCP, Azure), in a private VPC, on-premise, or even in air-gapped
environments—ensuring data control and compliance from day one.

How do AI vendors manage infrastructure diversity across air‑gapped deployments?

TrueFoundry’s LLMOps stack offers token-level tracing, latency tracking, cost attribution, and
request-level logs. You can track every prompt, response, and error in real time, making it easy
to debug and optimize your LLM applications.

Grey wavy lines on white background, abstract wave pattern with multiple curved lines intersecting smoothly.

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