既存計算資源を活用したデプロイ
Prem Enclaveは既存のGPUクラスターにインストールでき、ハードウェア交換を必要とせずに機密コンピューティング環境へ変換します。
Premは、プライベートで検証可能、主権を重視したAIのための応用AI研究ラボ兼製品群です。プライベートワークスペース、機密推論API、プライベートモデルの学習・デプロイ機能を提供します。
Premは、プライベートで検証可能、主権を重視したAIに焦点を当てた応用AI研究ラボ兼製品群です。サイトでは3つの主要製品が示されており、FlusoはプライベートAIワークスペース、Prem APIは機密マルチモーダル推論API、Prem Studioはプライベートなタスク特化型モデルを学習・デプロイするためのプラットフォームです。
このプラットフォームは、機微なデータや独自データを公開AIサービスに送信せずに扱う必要がある組織や開発者を対象としています。サイト全体を通して、Premはエンクレーブベースの実行、エンドツーエンド暗号化、暗号学的アテステーション、モデル所有権を中核的なアプローチとして強調しています。
Prem Enclaveは既存のGPUクラスターにインストールでき、ハードウェア交換を必要とせずに機密コンピューティング環境へ変換します。
サイトでは、すべてのやり取りでハードウェア署名付き証明を生成でき、誰が何にいつアクセスしたかを監査できると説明しています。
ペイロードはエンクレーブ内でのみ復号され、ホームページでは揮発性メモリでの推論が、Enclaveではメモリ分離が説明されています。
Prem APIは、OpenAI互換の統合を備えた、安全な音声文字起こし、視覚言語モデル、大規模言語モデル向けの統合エンドポイントを提供します。
Prem Studioは、チーム独自のデータから構築したタスク特化型モデルのための、データセット準備、ファインチューニング、評価、デプロイをカバーします。
Prem Studioでは、エクスポートしたモデルをセルフホストできるとされ、ホームページではPremを主権的でプライベート、かつ個別最適化されたAIとして位置づけています。
管理されたインフラストラクチャを離れるべきではないデータに対して、文書分析、文字起こし、またはマルチモーダル推論を実行します。
規制環境や管轄地域に制約のある環境向けに、既存のGPUクラスターへエンクレーブ級のAIインフラを導入します。
社内データセットでタスク特化型モデルを学習、評価、デプロイし、その後セルフホスト用にエクスポートします。
プライベートワークスペースを使って、コンテキスト、コネクタ、ワークフローを一元化し、日常的なAI支援業務を行います。
Premは、プライベートで検証可能、主権を重視したAIのための製品を提供しています。サイトでは、機密推論、プライベートAIワークスペース、プライベートモデルの学習とデプロイのための提供内容が示されています。
はい。サイトのホームページには問い合わせ営業の導線があり、製品ページにはアクセス申請やデモ申請のCTAがありますが、提示された価格URLは見つからないページであり、公開価格は表示されていません。
Prem Enclaveは、既存のGPUクラスターにインストールできるソフトウェアとして説明されており、オンプレミス、クラウド、またはVPC環境で使えます。Prem APIはOpenAI互換の機密推論APIとして説明され、Prem Studioはプライベートでタスク特化型のモデルを学習・デプロイするためのものです。
サイトによると、Prem Enclaveはオンプレミス、パブリッククラウド、プライベートクラウドのデプロイをサポートしています。Prem APIとPrem Studioは、プライベート推論とプライベートなモデル所有を中心に構築された、開発者向けおよびモデルワークフロー向けの製品として紹介されています。
ソースでは、ハードウェア署名付き証明、エンクレーブ分離、エンドツーエンド暗号化、OpenAI互換の統合、モデルのエクスポート/セルフホストといった機能が言及されています。ただし、提供されたページには完全な実装ガイドやコネクタ一覧はありません。