EnsembleCore AI

EnsembleCore AIとは？

EnsembleCore AIは、ユーザーが機械学習モデルの学習および推論コストを大幅に削減しつつ、パフォーマンスを維持または向上させることができるセルフサービス型モデル縮小プラットフォームです。AI運用における効率性と費用対効果を求める機械学習モデルを扱う開発者や組織向けに設計されています。このプラットフォームは、モデル最適化のための合理化されたプロセスを提供し、高度なモデル縮小技術をより幅広いユーザーが利用できるようにします。

EnsembleCore AIの使い方

ユーザーは、シンプルでセルフサービス型のウェブプラットフォームを通じてEnsembleCore AIを利用します。利用を開始するには、アカウントを作成する必要があります。プロセスは主に3つのステップで構成されます。まず、モデルに関する詳細を記載したリクエストフォームを提出します。次に、Python、TensorFlow、PyTorch、ONNXなどの一般的な形式、またはカスタムフレームワークの機械学習モデルをアップロードします。最後に、デプロイメント準備が整った最適化済みモデルをダウンロードします。モデルがアップロードされた後、プラットフォームが複雑な最適化プロセスを自動的に処理します。

EnsembleCore AIの主な機能

モデルの縮小と最適化

学習および推論コストの削減

モデルパフォーマンスの維持

複数のMLモデル形式（Python、TensorFlow、PyTorch、ONNX）のサポート

カスタムMLフレームワークとの互換性

セルフサービス型プラットフォームインターフェース

シンプルなリクエスト提出プロセス

自動最適化プロセス

ダウンロード可能な最適化済みモデル

EnsembleCore AIの使用例

大規模AIデプロイメントにおける運用コストの削減。

リソース制約のあるエッジデバイスへのデプロイメント向けモデル最適化。

リアルタイムアプリケーションおよびサービスにおける推論速度の高速化。

本番環境における機械学習パイプラインの効率向上。

大規模言語モデル（LLM）やその他の複雑なモデルをより管理しやすく、費用対効果の高いものにする。

最適化されたアセットを提供することで、モデルデプロイメントワークフローを合理化する。