Kafeido-MLOps
Enterprise-grade MLOps platform that organizes GPU resources and AI models efficiently, with seamless deployment options for both on-premise and cloud environments. GPUリソースとAIモデルを効率的に整理し、オンプレミスおよびクラウド環境の両方にシームレスにデプロイ可能なエンタープライズ向けMLOpsプラットフォーム。
Platform Comparison プラットフォーム比較
See how Kafeido MLOps compares to other solutions Kafeido MLOpsと他のソリューションとの比較
Current MLOps Challenges
現在のMLOpsの課題
High Cost 高コスト
Only 25% of organizations achieve 85% GPU utilization during peak hours ピーク時にGPU利用率85%を達成する組織はわずか25%
Blind Investment 盲目的投資
Blindly investing in GPUs and infrastructure without knowing actual usage 実際の使用状況を把握せずにGPUとインフラに盲目的に投資
Business Risk ビジネスリスク
Putting your business at risk, only to end up with a potentially low ROI ビジネスをリスクにさらし、結果的に低いROIになる可能性
High Risk 高リスク
Cloud-related security and compliance exposure クラウド関連のセキュリティとコンプライアンスの脆弱性
SaaS Platform Usage SaaSプラットフォーム使用
Using SaaS platforms like ChatGPT makes data access fast and easy ChatGPTなどのSaaSプラットフォームの使用により、データアクセスが高速で簡単に
Data Leakage データ漏洩
Leaking trade secrets risks both your business and compliance 企業秘密の漏洩により、ビジネスとコンプライアンスの両方がリスクに
Key Features 主な機能
GPU Resource Management GPUリソース管理
Efficiently organize and allocate GPU resources across your AI/ML workloads for optimal performance. AI/MLワークロード全体でGPUリソースを効率的に整理・割り当てし、最適なパフォーマンスを実現。
Hybrid Deployment ハイブリッドデプロイ
Deploy seamlessly on-premise or in the cloud, supporting flexible infrastructure strategies. オンプレミスでもクラウドでもシームレスにデプロイでき、柔軟なインフラ戦略をサポート。
OpenShift & Kubeflow OpenShift & Kubeflow
Full support for OCP backed by Red Hat and comprehensive Kubeflow API integration. Red HatによるOCPの完全サポートと包括的なKubeflow APIの統合。
Model Organization モデルの整理
Centralized management and version control for all your AI models in one platform. 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上で実現。
Cost Optimization コスト最適化
Reduce AI/ML infrastructure costs while maintaining high performance and scalability. 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。
Industrial AI Transition 産業用AIへの移行
Accelerate your organization's move to AI generation with enterprise-ready tools. エンタープライズ対応ツールで、AI導入を加速。
Technical Specifications 技術仕様
- OpenShift Container Platform (OCP) support OpenShiftコンテナプラットフォーム（OCP）に対応
- Comprehensive Kubeflow API integration 包括的なKubeflow APIの統合
- Multi-GPU cluster management 複数GPUクラスターの管理
- Automated model deployment pipelines モデルの自動デプロイメントパイプライン
- Resource allocation and scheduling リソースの割り当てとスケジューリング
- Real-time monitoring and analytics リアルタイムモニタリングと分析
- Enterprise security and compliance エンタープライズ向けのセキュリティとコンプライアンス
- Containerized deployment architecture コンテナ化されたデプロイメントアーキテクチャ
- REST API for custom integrations カスタム統合のためのREST API
- High availability and fault tolerance 高可用性と障害耐性
Use Cases ユースケース
Enterprise AI Labs エンタープライズAIラボ
Manage multiple AI projects and teams with centralized GPU resource allocation and model management. 複数のAIプロジェクトとチームを、集中管理されたGPUリソースとモデル管理で運用。
Research Institutions 研究機関
Accelerate AI research with efficient resource sharing and experiment tracking capabilities. 効率的なリソース共有と実験トラッキング機能によりAI研究を加速。
Manufacturing AI 製造業向けAI
Deploy AI models for quality control, predictive maintenance, and process optimization. 品質管理、予知保全、プロセス最適化のためにAIモデルを導入。
Enterprise Deployment Journey エンタープライズ導入の流れ
From discovery to long‑term optimization—here's how we guide your MLOps success. 発見から長期的な最適化まで、私たちがMLOpsの成功をサポートします。
Discovery & Use Case Alignment 発見とユースケースの整合
Figure out if Kafeido's product can help. Kafeidoの製品がお役に立てるか検討します。
Evaluation & PoC 評価とPoC
Build a small test version of the solution. ソリューションの小規模なテスト版を構築します。
Procurement & Compliance 調達とコンプライアンス
Make sure it meets rules and standards. 規則や基準を満たしていることを確認します。
Implementation & Integration 実装と統合
Installs and integrates the platform. プラットフォームをインストールし、統合します。
Model Lifecycle Enablement モデルライフサイクルの実現
Continuously optimize the performance. パフォーマンスを継続的に最適化します。
Governance & Scaling ガバナンスとスケーリング
Make sure the system runs smoothly. システムが円滑に運用されるようにします。
Kafeido-Accelerator
An performance-driven AI workload, optimized for high-performance inference at scale, supported with KServe and Kubernetes. KServeとKubernetesに対応し、大規模な高性能推論に最適化されたAIワークロードです。
Key Features 主な特長
KServe Integration KServeとの統合
Built on top of KServe for serving multiple ML models on Kubernetes with advanced orchestration capabilities. KServe上に構築され、Kubernetesで複数のMLモデルを提供する高度なオーケストレーション機能を備えています。
Python SDK Offering Python SDKの提供
Offered Python SDK for seamless integration. シームレスな統合を可能にするPython SDKを提供します。
High Performance 高性能
Optimized for low-latency, high-throughput model serving with automatic scaling based on demand. 低遅延・高スループットのモデル提供に最適化され、需要に応じて自動スケーリングされます。
Enterprise Security エンタープライズセキュリティ
Built-in security features with authentication, authorization, and end-to-end encryption. 認証、認可、エンドツーエンドの暗号化を備えたセキュリティ機能を内蔵。
Real-time Monitoring リアルタイムモニタリング
Comprehensive monitoring and logging for model performance, resource usage, and predictions. モデルのパフォーマンス、リソース使用量、予測に関する包括的なモニタリングとロギング。
Model Versioning モデルのバージョン管理
Advanced model version management with canary deployments and A/B testing capabilities. カナリアリリースやA/Bテスト機能を備えた高度なモデルバージョン管理。
Accelerator Benchmark アクセラレータのベンチマーク
Built on third-party hardware to significantly boost computing time and profitability. サードパーティのハードウェアを使用して、計算時間と収益性を大幅に向上させます。
Unlock 140% More ASR Revenue — Supercharge Whisper on your RTX 3090 with Kafeido
Accelerator: from $25,920 to $62,208.
Assume $1/min ASR transcription rate.
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。
ASR文字起こし料金は1分あたり$1と仮定。
Transform Your AI Infrastructure AIインフラの変革を実現
Experience the power of enterprise-grade MLOps and high-performance AI acceleration エンタープライズ級のMLOpsと高性能AIアクセラレーションの力を体験してください
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Footprint-AI
We bring machine learning to everyone.
私たちは機械学習を誰にでも提供します。
Our Kafeido platform helps you achieve 30-60% GPU utilization rate increase and 3x reduced computing time.
私たちのKafeidoプラットフォームは、GPU利用率を30-60%向上させ、計算時間を3倍短縮するのに役立ちます。