Anaconda Platform
AI Catalyst
エンタープライズ対応の AI 開発スイート
事前検証済みで量子化されたモデルに、組み込みのガバナンス機能と共にアクセス。セキュリティ基準を維持しながら、デプロイ期間を数ヶ月から数日に短縮。
摩擦なく AI モデルをデプロイ
透明性と制御
オープンソース AI モデルを完全なセキュリティ可視性と共にデプロイ — AI 部品表からコンプライアンス要件をサポートする監査証跡まで。当社の制御された推論スタックは脆弱性を低減し、本番環境到達前にモデル固有のリスクを捕捉します。
開発者効率性
プライベートな自社管理リポジトリから信頼できる LLM にアクセスし、エンタープライズ ガバナンスを実現。内部ポリシー制御により、開発者は組織が承認した最新の厳選モデルを利用可能。量子化モデルは推論コストとレイテンシの削減に貢献します。
ランタイム最適化
オープン ソース ライブラリから AI モデルを探す数週間の調査を省略。ベンチマーク済みモデルを比較後、GPU自動スケーリング機能付きプライベート クラウドへデプロイ、または同じセキュア API インターフェースでローカル デスクトップ上で実行可能。最適化パイプラインが全モデルを検証するため、プロトタイプから本番環境への移行を迅速化。
モデル開発の全段階を加速
開発開始前の検証
開発開始後に脆弱性やライセンス問題を発見する事態を防止。
- セキュリティ スコア付き AI 部品表にアクセス
- 量子化バージョン間のベンチマークを比較する
- ライセンスおよびコンプライアンス文書を確認する
- 組織ポリシーに対するモデルの検証
- 研究時間を数週間から数日に短縮
あらゆる環境へのデプロイ
テスト用にローカルで、本番用にクラウドで同じモデルを実行。
- 迅速な開発とテストのためのローカル実行
- GPU 自動スケーリング機能でクラウドにデプロイ
- セキュアな API トークンを生成
- 統一エンドポイント インターフェースを使用
- モデルサイズを最大 5 倍縮小しコストを最適化
チームを妨げずに管理
ポリシーを一度設定し、モデルによるコンプライアンス検証を自動化。
- カスタム セキュリティおよびライセンス ポリシーを設定
- コンプライアンス検証の自動化
- 完全な監査証跡を追跡
- RBAC と SSO 統合により、プライベート クラウドにモデルを保存
- シャドー AI を管理型インフラストラクチャへ変革
AI Catalyst の内容
モデル カタログ
一元化された環境で、安全かつ審査済み・承認済みのオープンソース LLM とその AI 部品表 (BOM) を発見・アクセスできます。
モデルのキュレーション
モデルは自動調達、量子化、ベンチマークされ、公開前に当社チームが手動で検証します。
モデルの量子化
パフォーマンスの損失を最小限に抑えながら最大 5 倍まで圧縮されたモデル。環境を問わず柔軟な GPU または CPU 展開向けに最適化されています。
モデルの推論
GPU 自動スケーリング機能を備えたプライベート クラウド、またはローカル デスクトップにモデルをデプロイ。どちらのパスでも同一の API インターフェースを使用。
