GPU スケジューリングとモデルライフサイクルのためのエンタープライズ MLOps と、高並行・低レイテンシのサービングに向けた特許取得済みの推論アクセラレーター。
GPU リソースと AI モデルを効率的に整理するエンタープライズ級 MLOps。オンプレミスでもクラウドでもデプロイ可能。
| 機能 | Kafeido MLOps | BentoML | GCP Vertex AI | AWS SageMaker |
|---|---|---|---|---|
| SaaS | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| コンプライアンス | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| オンプレミス | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ |
| 価格 | 低 | 中 | 高 | 高 |
AI/ML ワークロード全体で GPU リソースを効率的に整理・割り当て、最適なパフォーマンスを実現。
オンプレミスでもクラウドでもシームレスにデプロイし、柔軟なインフラ戦略をサポート。
Red Hat による OCP の完全サポートと、包括的な Kubeflow API 統合。
すべての AI モデルを一元管理し、バージョン管理も同一プラットフォームで。
高パフォーマンスとスケーラビリティを維持しながら AI/ML インフラコストを削減。
エンタープライズ対応ツールで、組織の AI 導入を加速。
KServe と Kubernetes 上に構築され、大規模で高スループットなサービングに最適化された推論エンジン。
KServe 上に構築され、Kubernetes で複数の ML モデルを高度なオーケストレーションで提供。
既存パイプラインへのシームレスな統合を可能にする Python SDK。
低レイテンシ・高スループットのサービングに最適化され、需要に応じて自動スケーリング。
認証・認可・エンドツーエンド暗号化を標準搭載。
パフォーマンス・リソース使用・予測に関する包括的な監視とロギング。
カナリアリリースや A/B テストを備えた高度なバージョン管理。
ASR 収益が 140% 増加 — Kafeido Accelerator で RTX 3090 の Whisper をスーパーチャージ:$25,920 から $62,208 へ(ASR 文字起こし料金を 1 分あたり $1 と仮定)。