貴社のモデルとアクセラレーターの間にあるプラットフォームを設計・運用します。GPUスケジューリングと共有、モデルサービング、推論ルーティング、そしてそれらを取り巻く可観測性とコスト管理までを担います。
簡単なお問い合わせフォームが開きます。1〜2営業日以内にエンジニアがご返信し、どこから始めるかを一緒に検討します。
サービス概要
多くのプラットフォームは、GPUも、モデルも、その両方を問う監査人も想定して作られていません。Todeaは、貴社のモデルとアクセラレーターの間にあるKubernetesレイヤーを設計したうえで、貴社に代わって運用するか、貴社チームに引き渡します。各要素が連携して動くことまで、一つのエンジニアリングパートナーが責任を持ち、どの推奨の裏にもベンダーのインセンティブはありません。
ユースケース
ご相談いただくチームの目標は、たいてい2つのうちのどちらかです。その土台となるのは同じプラットフォームです。効率よく共有されたGPU、すばやくサービングされるモデル、そして貴社のポリシーに従うすべてのリクエスト。
自社で運用
Llama、Qwen、DeepSeek、Mistralなどのモデルを、貴社のデータセンターや自社のクラウドアカウントで、貴社が管理するGPU上にサービングします。プロンプトとデータは貴社ネットワーク内にとどまり、コストはトークン単位の課金ではなくハードウェアに連動し、モデルが変わるのは貴社が決めたときだけです。
組み合わせてルーティング
機密性の高いリクエストや大量のリクエストは自社のモデルで処理し、GPT、Claude、Geminiなどのフロンティアモデルが必要なリクエストはその提供元へ送ります。アプリケーションが呼び出すのは1つのOpenAI互換エンドポイントだけで、両方に同じ認証、上限、利用記録が適用されます。
当社が設計・運用するもの
いずれも、AIがデモと本番環境の間で止まってしまうよくある理由です。一つの領域での変化はほかの領域にも表れるため、当社はこれらをまとめて扱います。
上限を確実に適用したGPU分割、厳密な分離が必要な場面ではMIG、ネイティブAPIとしてDRAを使い、1枚のGPUで複数のワークロードを動かします。
モデルとトラフィックに合わせて調整したサービングエンジン、重みが1ノードに収まらない場合のマルチノードレプリカ、そしてCPUではなくキュー長に基づくオートスケーリング。
各リクエストを、そのプロンプトのKVキャッシュを既に持つレプリカ、またはキューが最も短いレプリカへ送るルーティング。共有コンテキストを二度計算せず、最初のトークンまでの時間を低く保ちます。
共有GPU上の複数のモデルとファインチューニング済みアダプターを1つのOpenAI互換エンドポイントの背後にまとめ、チームごとのトラフィックをモデル名でルーティングし、それぞれの上限内に収めます。
最初のトークンまでの時間、出力トークンあたりの時間、GPUテレメトリーを並べて可視化し、同じデータからチーム・モデル別のコストを算出することで、キャパシティ計画を実測の需要に沿わせます。
ミラーリングしたレジストリ、オフラインのモデルストア、署名済みアーティファクト、アドミッションポリシーで、境界の外に出せないAIを支えます。
オープンソース
オープンソースのプロジェクトとGPUの機能を1つのプラットフォームに組み上げ、1つのものとして運用します。これらは固定のスタックではなく代表的な選択肢で、貴社の要件と既にお使いのツールに合わせて選定します。
貴社のアプリケーション
チャット · エージェント · API
セルフホストでも外部ホスティングでも、すべてのモデルに1つのOpenAI互換エンドポイントを提供し、各リクエストをキャッシュとキューの状態に応じてルーティングします。
複数のGPUとノードに分散した推論。KVキャッシュは再計算せず、リクエスト間で再利用します。
貴社のモデルを動かすエンジンと、それらをデプロイ、スケール、ロールアウトするKubernetesリソース。
GPUの分割とパーティション、Kubernetesのデバイスクレーム、そしてチームごとのクォータを備えたジョブキュー。
すべてのノードのドライバー、デバイスプラグイン、GPUの健全性の監視。
貴社のアクセラレーター
NVIDIA · AMD · クラウド · オンプレミス
すべてのレイヤーを横断
レイテンシー、GPUテレメトリー、チーム・モデル別のコスト。
ミラーリングしたイメージとモデル、署名済みアーティファクト、アドミッションルール。
このような状況からご相談ください
それぞれに対応するサービスがあり、どのサービスも、エンジニアとの対話から始まります。
GPU1枚単位のリクエストが、本来の能力の一部しか使わないアクセラレーターを丸ごと占有しています。診断で実際の利用率を測定し、共有・キューイング・ビンパッキングで容量を取り戻せる箇所を特定します。それらの導入は別途の導入プロジェクトで行うため、追加購入の前に容量を取り戻せます。
プラットフォーム準備度診断レイテンシー目標、オートスケーリング、ロールアウト、KVキャッシュを理解するルーティングまで。貴社のモデルを支えるサービング基盤を構築し、ドキュメントとともに引き渡します。その後の運用は貴社のものです。
導入プロジェクト規制対象のデータ、社内モデル、あるいは外部への経路を持たないネットワーク。ミラーリングしたレジストリ、オフラインのモデルストア、署名済みアーティファクト、アドミッションポリシーを備えたプラットフォームを構築し、貴社のルールが求める場所で動くようにします。
導入プロジェクトGPUドライバー、オペレーター、サービングエンジン、モデルはいずれも変化が速く、一つのアップグレードが別のレイヤーを壊すこともあります。12ヶ月のパートナーシップのもと、当社のエンジニアがプラットフォームを運用・アップグレード・改善するため、貴社チームはモデルに集中できます。
マネージドプラットフォームFAQ
いいえ。モデルとアクセラレーターは引き続き貴社のもので、貴社のクラウドアカウントやデータセンターに置かれたままです。当社はその間にあるプラットフォームを設計・運用します。ワークロードのスケジューリングと GPU の共有、モデルのサービングとルーティング、そしてそれら全体の監視、コスト算出、セキュリティまでを担います。
はい。多くのチームは、機密性の高い処理や大量の処理には自社 GPU 上のオープンウェイトモデルを使い、それを必要とするリクエストにはホスティングされたフロンティアモデルを使い続けています。当社は両方を1つのゲートウェイの背後にまとめるため、アプリケーションは単一のエンドポイントを呼び出すだけで、すべてのリクエストに同じ認証、上限、利用記録が適用されます。
AWS、Google Cloud、Azure、Naver Cloud、またはオンプレミス上の NVIDIA と AMD の GPU に対応しています。ミラーリングしたレジストリとオフラインのモデルストアで動く閉域網も含みます。
いいえ。要件、既存の投資、チームのスキル、コストを比較検討し、トレードオフをご説明します。既にお使いのツールが適していれば、そのまま活かします。どの推奨の裏にも、クラウド、ディストリビューション、ソフトウェアベンダーのインセンティブはありません。
いいえ。モデルと、それを使うアプリケーションは貴社のチームのものです。当社が担うのはその下にあるプラットフォームです。GPU 上でのモデルのサービング、ルーティング、スケジューリング、そしてスタック全体の監視とセキュリティです。
エンジニアとの対話から始まります。既に Kubernetes 上で AI ワークロードを運用している場合は、プラットフォーム準備度診断で、優先順位を付けたプラットフォームの診断を2〜4週間・定額でお届けします。ゼロから始める場合は、導入プロジェクトでプラットフォームを構築します。マネージドプラットフォームの契約に構築を含めることもできます。
エンジニアの発信
この仕事を担うエンジニア自身が書き、登壇した内容です。お問い合わせの前に、技術の深さをご確認ください。
モデル、GPU、そしてその間にあるプラットフォーム。
簡単なお問い合わせフォームが開きます。1〜2営業日以内にエンジニアがご返信し、どこから始めるかを一緒に検討します。