説明
Kibbuは、既存のハードウェアを活用することで、組織がAIクラウド推論コストを削減するのを支援するように設計されています。アイドル状態のノートパソコン、ワークステーション、サーバーでAIワークロードを実行することで、企業はクラウドサービスへの依存を大幅に減らすことができます。このアプローチはコストを節約するだけでなく、クラウドリソースが必要なタスクのために利用可能であることを保証します。Kibbuのセットアッププロセスは簡単で、ユーザーはサインアップし、ノードを追加し、APIキーを取得し、数分で設定を構成できます。
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このプラットフォームはさまざまなAIモデルをサポートし、ユーザーがハードウェアに最適なモデルを判断するためのメモリと速度の推定を提供します。Kibbuはデータプライバシーを重視し、データの保持をゼロにし、ユーザーがどのワークロードが外部プロバイダーにアクセスできるかを決定できるようにします。より厳格なデータ要件がある場合、Kibbuは企業のインフラ内で展開できます。
Kibbuは、ドキュメント処理、強化、埋め込みバッチなどの繰り返し実行される遅延耐性のあるジョブに適しています。Mac、Windows、Linuxシステムをサポートし、GPUの有無にかかわらず、従業員のノートパソコンがアイドル状態でプラグインされているときに実行できます。このプラットフォームはエッジおよびデータセンター環境向けのソリューションも提供し、企業の使用にスケーラブルです。
Kibbuを使用することで、企業はAIワークロードをローカルで実行するコストとパフォーマンスを評価し、これらの指標に基づいてさらなる拡張を決定できます。このアプローチにより、企業は品質やデータセキュリティを損なうことなくAI操作を最適化できます。
- カテゴリーMLOps・モデルデプロイ
- 料金モデル価格についてはお問い合わせください
- デプロイオンプレミス、クラウド
- プラットフォームMac, Windows, Linux
kibbuの主要機能
ローカルAIワークロード実行
クラウド推論コスト削減
ゼロデータ保持
オンプレミス展開オプション
複数のAIモデルをサポート
メモリと速度の推定
既存のハードウェアとの統合
エッジおよびデータセンター向けにスケーラブル
kibbuの使い方は?
サインアップ: 仕事用のメールアドレスを使用
ノード追加: 管理コンソールを通じて
APIキー取得: 現在のAPIキーを変更
設定: モデルとデータ表示の設定を行う
kibbuの使用例
- ドキュメント処理
- 埋め込みバッチ
- データ強化
- バックグラウンドエージェントステップ
- 合成データ生成







