人工知能の急速な発展により、企業は AI アプリケーションを積極的に検討するようになりましたが、AI モデルを実稼働環境に導入するには多くの課題に直面しています。統計によると、生成 AI パイロット プロジェクトの最大 90% が運用段階に入ることが困難であり、調整の問題が主なボトルネックとなっています。 Downcodes の編集者が、Simplismart AI がどのようにしてこの業界の問題を解決し、エンドツーエンドの機械学習オペレーション プラットフォームで驚くべき成果を達成したかについて説明します。
今日の人工知能 (AI) の急速な発展の時代において、大手企業はより高い投資収益率を得るために AI テクノロジーを本番環境に適用することに全力を尽くしています。しかし、市場にはさまざまな高度な AI モデルがあるにもかかわらず、チームはそれらを導入する際に依然として多くの課題に直面しています。
Everest Group の CEO、Peter Bendor-Samuel 氏は、生成 AI パイロット プロジェクトの 90% が本番稼働に失敗すると予測しています。さらに、Gartner は、2025 年末までに多くの生成 AI プロジェクトが概念実証後に放棄される可能性があると予測しています。
これらの課題の中で、最大の障害は調整です。多くの場合、チームにはすべてを実行するためのリソースが不足しており、厳格で高価なサードパーティ API に依存せざるを得ません。このギャップを埋めるために、Simplismart AI は最近 700 万ドルの資金を調達し、モデルの微調整から展開と監視に至るオーケストレーション プロセス全体を加速するように設計されたエンドツーエンドの機械学習運用プラットフォームを立ち上げました。
Simplismart が市場の他の機械学習運用ソリューションと異なる点は、パーソナライズされたソフトウェアに最適化された推論エンジンです。このエンジンはモデルを極めて迅速にデプロイできるため、パフォーマンスが大幅に向上し、関連コストが削減されます。 Simplismart の共同創設者である Amitranshu Jain 氏は、ハードウェアの最適化を行わない場合、Llama3.18B モデルのスループットは 1 秒あたり 501 トークンに達し、他の推論エンジンをはるかに上回ったと述べました。
AI を社内に導入する場合、チームはコンピューティング能力の確保、モデルのパフォーマンスの最適化、インフラストラクチャの拡張、コスト効率など、複数のボトルネックに直面する必要があります。 Simplismart のプラットフォームはワークフロー全体を標準化し、ユーザーが必要に応じて高度に最適化されたオープンソース モデルを微調整、展開、観察できるようにします。
ユーザーは、Simplismart の共有インフラストラクチャを使用するか、独自のコンピューティング リソースを持ち込んで独自のインフラストラクチャと展開を簡単に構成するかを選択できます。さらに、プラットフォームの直感的なダッシュボードにより、ユーザーは GPU、マシンタイプ、拡張範囲などのパラメーターを設定できます。このプラットフォームは監視機能も提供しており、ユーザーはサービス レベル アグリーメント (SLA) を追跡し、モデルの実際のパフォーマンスを監視できます。
現在、Simplismart は 30 社の企業顧客とパートナーシップを確立しており、機械学習オペレーション プラットフォームのパフォーマンスをさらに向上させる予定です。同社は新たな資金調達ラウンドを利用して研究開発を促進し、AI推論の速度を向上させ、今後15カ月で年間収益を約100万米ドルから1,000万米ドルに増やす努力をしたいと考えている。
ハイライト:
生成 AI パイロット プロジェクトの 90% は、調整の問題が最大の障害となり、本番段階に入るのに苦労するでしょう。
Simplismart のパーソナライズされた推論エンジンは、ハードウェアの最適化なしで 1 秒あたり 501 トークンのスループットを達成します。
同社は 30 社の顧客企業と協力関係を確立しており、15 か月以内に年間収益を 1,000 万米ドルに増やすことを目指しています。
Simplismart AI の成功例は、AI 導入の問題を解決するための新しいアイデアを提供し、そのパーソナライズされた推論エンジンとエンドツーエンドのプラットフォームにより、モデル導入の効率とパフォーマンスが大幅に向上します。 Simplismart は今後も AI 分野で革新を続け、より多くの企業に力を与えていくと信じています。