Neural Magic

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Neural Magicは、オープンソースLLM向けの高性能推論サービングを提供します。コスト削減、セキュリティ強化、容易なスケーリングを実現します。CPU/GPUを用いて、様々な環境へのデプロイが可能です。 0
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What is Neural Magic?

Neural Magicは、企業が既存のCPUおよびGPUインフラストラクチャ上で、主要なオープンソース大規模言語モデル(LLM)を展開できる、高性能な推論サービングソリューションを提供します。スパース性や量子化などの手法を通じてAIモデルのパフォーマンスを最適化することで、Neural Magicはハードウェアコストを削減し、計算効率を向上させ、クラウド、データセンター、エッジ環境全体でAI展開をスケーラブルかつ安全なものにします。

主な機能:

  1. 効率的な推論サービング
    CPUとGPUの両方でパフォーマンスを最大化する最適化された推論サービングにより、オープンソースLLMを貴社のインフラストラクチャに展開できます。

  2. プライバシーと柔軟性
    組織内でデータとモデルを安全に保護しながら、クラウドからエッジまで、さまざまなプラットフォームへの展開の柔軟性を享受できます。

  3. ?️ モデル最適化ツールキット
    SparseMLなどの最適化ツールを使用してモデルを圧縮および微調整し、精度を犠牲にすることなく効率性を向上させます。

  4. 包括的なワークロード分析
    本番環境とプレプロダクション環境の両方において、テレメトリとダッシュボードを使用して、AIワークロードに関するインサイトを得ることができます。

ユースケース:

  1. 費用対効果の高いLLM展開
    GPUインフラストラクチャの高コストなしにLLMを展開しようとしている中規模のテクノロジー企業は、Neural Magicを使用してCPU上でモデルを実行し、パフォーマンスを維持しながら大幅なコスト削減を実現しています。

  2. 安全なAIモデル展開
    医療機関は、Neural Magicを使用して医療画像分析のためのAIモデルを展開し、機密性の高い患者データが安全なデータセンター内に残り、プライバシー規制に準拠することを保証しています。

  3. eコマースのためのスケーラブルなAI
    AI駆動型の製品推奨に対する需要が変動しているeコマースプラットフォームは、Neural Magicを使用して推論サービングを自動スケーリングし、ピーク時のショッピング期間でも一貫したパフォーマンスを確保しています。

結論:

Neural Magicは、オープンソースLLMを効率的かつ費用対効果の高い方法で展開しようとする企業のための堅牢なソリューションを提供します。パフォーマンスの最適化、セキュリティ、展開の柔軟性に重点を置くことで、Neural Magicは組織がさまざまな環境でAIモデルの潜在能力を最大限に活用できるようにします。

よくある質問:

1. Neural Magicはどのようなインフラストラクチャをサポートしていますか?
Neural Magicは、クラウド、データセンター、エッジ環境全体でCPUとGPUへの展開をサポートしており、組織のニーズに合わせた柔軟性を提供します。

2. Neural Magicはどのようにデータプライバシーを確保していますか?
Neural Magicは、モデル、推論リクエスト、データを組織のセキュリティドメイン内に保持し、プライバシーと規制への準拠を保証します。

3. Neural MagicはAIインフラストラクチャのコスト削減に役立ちますか?
はい、スパース性や量子化などの手法でモデルを最適化することで、Neural Magicはハードウェア要件を削減し、インフラストラクチャコストの削減につながります。

4. Neural Magicはどのような最適化ツールを提供していますか?
Neural Magicは、SparseMLおよびその他のツールを提供して、モデルを圧縮および微調整し、効率性とパフォーマンスを向上させます。

5. Neural Magicは、AIワークロードが変動する企業に適していますか?
もちろんです。Neural Magicの推論サービングソリューションは、スケーリングと自動スケーリングするように設計されており、需要の変動があっても一貫したパフォーマンスを保証します。


More information on Neural Magic

Launched
2018-02
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Neural Magic was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-12-09.
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