ベータテスターの募集:より優れた推論エンジンの構築
推論エンジンの現状はどうなっているのか？また、どうすれば改善できるのか？
Why managing AI risk presents new challenges
Aliquet morbi justo auctor cursus auctor aliquam. Neque elit blandit et quis tortor vel ut lectus morbi. Amet mus nunc rhoncus sit sagittis pellentesque eleifend lobortis commodo vestibulum hendrerit proin varius lorem ultrices quam velit sed consequat duis. Lectus condimentum maecenas adipiscing massa neque erat porttitor in adipiscing aliquam auctor aliquam eu phasellus egestas lectus hendrerit sit malesuada tincidunt quisque volutpat aliquet vitae lorem odio feugiat lectus sem purus.
- Lorem ipsum dolor sit amet consectetur lobortis pellentesque sit ullamcorpe.
- Mauris aliquet faucibus iaculis vitae ullamco consectetur praesent luctus.
- Posuere enim mi pharetra neque proin condimentum maecenas adipiscing.
- Posuere enim mi pharetra neque proin nibh dolor amet vitae feugiat.
The difficult of using AI to improve risk management
Viverra mi ut nulla eu mattis in purus. Habitant donec mauris id consectetur. Tempus consequat ornare dui tortor feugiat cursus. Pellentesque massa molestie phasellus enim lobortis pellentesque sit ullamcorper purus. Elementum ante nunc quam pulvinar. Volutpat nibh dolor amet vitae feugiat varius augue justo elit. Vitae amet curabitur in sagittis arcu montes tortor. In enim pulvinar pharetra sagittis fermentum. Ultricies non eu faucibus praesent tristique dolor tellus bibendum. Cursus bibendum nunc enim.
How to bring AI into managing risk
Mattis quisque amet pharetra nisl congue nulla orci. Nibh commodo maecenas adipiscing adipiscing. Blandit ut odio urna arcu quam eleifend donec neque. Augue nisl arcu malesuada interdum risus lectus sed. Pulvinar aliquam morbi arcu commodo. Accumsan elementum elit vitae pellentesque sit. Nibh elementum morbi feugiat amet aliquet. Ultrices duis lobortis mauris nibh pellentesque mattis est maecenas. Tellus pellentesque vivamus massa purus arcu sagittis. Viverra consectetur praesent luctus faucibus phasellus integer fermentum mattis donec.
Pros and cons of using AI to manage risks
Commodo velit viverra neque aliquet tincidunt feugiat. Amet proin cras pharetra mauris leo. In vitae mattis sit fermentum. Maecenas nullam egestas lorem tincidunt eleifend est felis tincidunt. Etiam dictum consectetur blandit tortor vitae. Eget integer tortor in mattis velit ante purus ante.
- Vestibulum faucibus semper vitae imperdiet at eget sed diam ullamcorper vulputate.
- Quam mi proin libero morbi viverra ultrices odio sem felis mattis etiam faucibus morbi.
- Tincidunt ac eu aliquet turpis amet morbi at hendrerit donec pharetra tellus vel nec.
- Sollicitudin egestas sit bibendum malesuada pulvinar sit aliquet turpis lacus ultricies.
“Lacus donec arcu amet diam vestibulum nunc nulla malesuada velit curabitur mauris tempus nunc curabitur dignig pharetra metus consequat.”
Benefits and opportunities for risk managers applying AI
Commodo velit viverra neque aliquet tincidunt feugiat. Amet proin cras pharetra mauris leo. In vitae mattis sit fermentum. Maecenas nullam egestas lorem tincidunt eleifend est felis tincidunt. Etiam dictum consectetur blandit tortor vitae. Eget integer tortor in mattis velit ante purus ante.
ベータテスターの募集:より優れた推論エンジンの構築
GMI Cloudは、GMI Cloud Inference Engineのベータテストを発表しました。GMI Cloud Inference Engineは、お客様に前例のないカスタマイズと機能を提供する先駆的なLLMオペレーティングシステムの中心にある独自の推論エンジンです。推論エンジンは、AI モデルの実用化と大規模な推論を可能にするため、AI インフラストラクチャの重要な部分です。今後、最高の推論エンジンがあれば、企業はパーソナライズされた AI 戦略を策定し、その戦略に沿って成長できるようになります。
推論エンジンの現状
推論コストは AI 運用の総費用のかなりの部分を占めており、実稼働環境で推論を実行しなければならない規模が非常に大きいため、モデルトレーニングのコストを上回ることがよくあります。AI モデルによってリアルタイムで予測、分類、意思決定が行われるたびに、計算コストとリソースコストが発生し、ユーザートラフィックやデータ処理の需要が高い企業では、このコストは急速に増大する可能性があります。推論コストの削減は、収益性とスケーラビリティに直接影響するため、AI を開発する企業にとって大きな焦点となっています。
推論エンジンは、レースカーのエンジンと同じように、推論プロセスを実行させるものです。さまざまなレーシングカーが特定の条件に合わせてきめ細かく調整されたエンジンを必要とするのと同じように、企業はパフォーマンスと効率を最大化するために適切な推論エンジンを選択する必要があります (推論コストの詳細はこちら)。 ここに)。
推論エンジンを最適化して遅延を減らし、ハードウェア使用率を向上させ、エネルギー消費を最小限に抑えることで、企業はより高速で効率的なAIサービスを提供しながら運用コストを大幅に削減でき、競争の激しい市場で重要な優位に立つことができます。
自社のニーズを理解し、要件に最も合致する推論エンジンのタイプを選択した企業は、コスト効率とパフォーマンスの両方を最適化し、戦略的優位性を得ることができます。推論エンジンにイノベーションを採用し、独自のユースケースに合わせてソリューションを調整することで、企業は競合他社をしのぎ、より長持ちし、より速く、よりスマートで、より費用対効果の高い AI サービスを提供できます。
からの最近の記事 フィナンシャルタイムズ ハードウェアの最適化、より小さなデータセットでのモデルのトレーニング、費用対効果の高いエンジニアリング人材の活用により、中国企業が推論エンジン開発においてどのように革新しているかを強調しています。これらの戦略により、推論コストは米国の同業他社と比較して最大 90% 削減されました。
推論エンジンの進化する展望
最近まで、推論エンジンは主に万能のソリューションとして設計されていたため、企業はワークロードをこれらのシステムの制限に適応させる必要がありました。その逆ではなく、企業がワークロードをこれらのシステムの制限に適応させる必要がありました。業界やユースケースが異なるため、パフォーマンスとコスト効率を最大化するためにカスタマイズされたソリューションが求められているため、このアプローチは非効率性をもたらしていました。
推論エンジンの主なタイプは次のとおりです。
- API ベースのデプロイ: プロバイダーが完全に管理するホスト型 API を介して AI モデルにアクセスします。これは、カスタマーサポートやコンテンツ生成などのタスクを最小限の設定で迅速に統合したい中小企業に最適です。
- プライベートデプロイ: AI サービングスタックをオンプレミスまたはプライベートクラウドでホストし、セキュリティとカスタマイズを完全に制御できるようにします。機密データを扱う企業や、厳しいコンプライアンスニーズを抱える企業に最適です。
- ハイブリッド展開: 固定の予約済みインフラストラクチャと柔軟なクラウドリソースを組み合わせて、さまざまなワークロードに対応します。安定したパフォーマンスと急増する需要のバランスを取っている企業に最適です。
GMI Cloudは、ハイブリッド展開に重点を置いて推論エンジンをカスタマイズできるようにすることで、状況を変えています。
GMI Cloud Inference Engineは、ハイブリッドデプロイを活用してコスト効率とパフォーマンスの理想的なバランスを実現し、企業が動的なワークロードを正確に処理できるようにします。GMI のアプローチは、安定した需要に対応する固定型の予約型インフラストラクチャと、ピーク時に対応するための伸縮自在なクラウドリソースを組み合わせることにより、企業が AI 運用を効果的に拡張できるようにします。
GmiCloud 推論エンジンが他と異なる点
推論エンジンを求める組織は、AI運用が効果的かつ持続可能であることを保証するために、いくつかの重要な要素に優先順位を付けています。
- コスト効率: リソース利用の最適化は最優先事項です。特定のユースケースに合わせてシステムをカスタマイズすることで、企業は GPU とコンピューティングの効率を最大化し、運用コストを大幅に削減できます。
- パフォーマンス: 特に要求の厳しいAIモデルを実行する場合には、高スループットと低レイテンシーが不可欠です。企業には、速度や精度を損なうことなく複雑なワークロードを処理できるように設計された推論エンジンが必要です。
- セキュリティ: 機密データを扱う業界にとって、安全なカスタム導入オプションは譲れません。組織は、オンプレミスでもプライベートクラウド環境でも、データとインフラストラクチャを完全に制御できる推論エンジンを高く評価しています。
- スケーラビリティ: ビジネスが成長し、ワークロードが変動するにつれて、シームレスに拡張できることが重要になります。過剰なコストやパフォーマンスの低下を招くことなく需要の増加に適応できる推論エンジンは、明らかに競争上の優位性をもたらします。
当社の専門エンジニアリングチームは、カスタマイズをサービスの中核としてGMI Cloudの推論エンジンを設計しました。推論エンジンプロバイダーの状況を調査した結果、大規模企業 (Fireworks、Together AI など) は、サーバーレスのオンデマンド API などの価値ある機能を提供しているものの、クライアントのニーズに合わせてカスタマイズできる能力には限界があることがわかりました。
GMI Cloudの強みは、カスタマイズが最前線にあるため、音声エージェントから画像や動画の生成、医療画像処理や金融サービスの不正検知などのよりニッチなユースケースまで、さまざまな特注アプリケーションの独自の企業ニーズに合わせてモデルを微調整できることです。
ベータテスター募集
GMI Cloudの推論エンジンのソフトローンチは始まりに過ぎず、私たちはそれを可能な限り最高の製品にすることに専念しています。そのためには、このプラットフォームのベータテストにご協力いただき、ご参加いただく必要があります。
- 私たちが探しているもの:
- 機能に関するフィードバック: カスタマイズの問題点と開発フローの課題
- 今後のイテレーションのロードマップを形作る要求。これには、新機能や UI/UX など、推論エンジンがあなたのようなユーザーにより良いサービスを提供できると思われるものなら何でも構いません。
- 参加する理由:
- お客様のニーズに合わせた製品の開発に影響を与えましょう。
- AI インフラストラクチャ環境を再構築する運動に参加してください。
GMI Cloudのエンジニアリング担当副社長、ユージン・チエン氏による専門家の見解
GMIクラウドも発表できることを誇りに思います ユージン・チエン 新しいエンジニアリング担当副社長に就任しました。ユージンはこれまでのGMI Cloudの成功に欠かせない存在であり、GMIクラウドの推論エンジンを支えるリーダーであり、先見の明のある人物でもあります。
Yujing は、Google や mineral.ai での在職期間を含め、これまでのキャリアを通じて、強力なユーザー中心の製品の構築に真摯に取り組み、AI インフラストラクチャの未来を形作ることへの情熱を示してきました。彼のモットーであり、若いエンジニアによくあるアドバイスの1つは、「機能そのものだけでなく、機能を構築する理由に焦点を当てる」ことです。ユジンは、TensorFlow や Google Brain などのイノベーションのパイオニアである Jeff Dean など、他のエンジニアからもインスピレーションを得ています。彼のビジョンとエンジニアリングの才能は、現代のテクノロジーを形作ってきました。
GMI Cloud Inference Engine に関する彼のエンジニアリング哲学の中心にあるのは、お客様に合わせたソリューションで市場投入までの時間を短縮できるようにするという目標です。つまり、漠然とした機能のアイデアよりも顧客からのフィードバックと具体的な目標を優先し、最初にコア機能の構築に重点を置き、後で拡張する余地を残すことです。
締めくくる思い
あらゆるタイプの企業に、私たちのベータテスト段階に参加して、推論エンジンの未来を形作る一員になることを奨励しています。
GMI Cloudを利用すれば、単に最先端のAIソリューションを採用するだけでなく、ビジネスニーズに合わせた完全なカスタマイズ、比類のない柔軟性、ハイブリッド展開の専門知識を提供することに専念するチームと提携することになります。次世代 AI を一緒に構築しましょう。
ベータテストに参加するには、以下のフォームからサインアップしてください。
