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Together AIは推論、ファインチューニング、GPUクラスター、サンドボックス、マネージドストレージに対応するAIクラウドプラットフォームです。

Together AIとは?

Together AIは、モデルワークロードの構築、デプロイ、最適化のためのAIクラウドプラットフォームです。ホームページでは、推論、ファインチューニング、GPUクラスターのためのフルスタックAIプラットフォームとして説明されており、サンドボックス計算、マネージドストレージ、モデル整形向けの追加製品も提供されています。

このプラットフォームは、いくつかのデプロイおよびワークフロー層で構成されています。オンデマンド利用向けのserverless推論、シングルテナント性能向けの専有型推論、生成メディアワークロード向けの専有コンテナ推論、GPUアクセス向けのアクセラレーテッドコンピュート、開発向けのサンドボックス環境、本番向けモデル適応のためのファインチューニングです。料金ページでは、多くのserverlessモデルとインフラ製品の公開料金が示されている一方、より大きな専有型ハードウェアの一部は営業への問い合わせが必要です。

Together AIでできること

Serverless推論

インフラを管理せずにオンデマンドでオープンソースモデルを実行でき、ホームページではserverless利用の最速の方法として位置付けられています。

専有型推論

保証されたパフォーマンス、カスタムモデル対応、トラフィック急増時の自動スケーリングを備えた専有型インフラ上にモデルを展開できます。

GPUクラスター

H100、H200、B200のハードウェアについて、オンデマンドと予約の料金オプションが表示されており、より大きな計算ジョブ向けに時間単位のGPU容量または予約クラスターを利用できます。

サンドボックス環境

API経由でコードを安全に実行し、開発ワークフロー向けにVMサンドボックスを作成、休止、再開できます。

ファインチューニング

対応モデルファミリーに対して、教師ありファインチューニングと直接選好最適化を用い、オープンソースモデルを本番向けに学習できます。

マネージドストレージ

AIワークロード向けに設計されたマネージドオブジェクトストレージと並列ファイルシステムにデータを保存でき、ホームページではゼロ転送料金が明記されています。

利用シーン

“モデル推論の試作とスケール”

チームは、素早い実験のためにserverless推論から始め、その後、より安定したパフォーマンスや高い制御が必要になった段階で専有型エンドポイントへ移行できます。

“プライベートまたは本番環境での推論実行”

専有型インフラを必要とする組織は、保証されたパフォーマンスと自動スケーリングを備えた専有型ハードウェア上に、カスタムモデルやオープンモデルを展開できます。

“本番タスク向けのモデル適応”

開発者は、教師ありファインチューニングまたは直接選好最適化を使って、対応するオープンソースモデルをドメイン固有の動作に合わせて調整できます。

“より重いワークロード向けのGPUクラスター利用”

大規模なジョブに取り組むAIチームは、トレーニング、評価、その他の計算負荷の高い作業のために、時間単位または予約済みのGPU容量を借りることができます。

“AIアプリケーションの構築とテスト”

アプリケーション開発者は、サンドボックスとマネージドストレージを使って開発環境を立ち上げ、コードを安全に実行し、データを計算リソースの近くに保てます。

よくある質問

Together AIは何を提供していますか?

Together AIは、AIワークロードの実行と調整のためのクラウドプラットフォームです。サイトでは、serverless推論、専有型推論、専有コンテナ推論、GPUクラスター、サンドボックス環境、マネージドストレージ、ファインチューニングを紹介しています。

このプラットフォームはどのようなワークフローをサポートしていますか?

料金ページでは、serverless推論、専有型推論、GPUクラスター、サンドボックス計算、マネージドストレージ、ファインチューニングが示されています。ホームページでは、バッチ推論、専有モデル推論、専有コンテナ推論も強調されています。

開発者はどのようにモデルへアクセスしますか?

サイトでは、`https://api.together.xyz/v1/chat/completions` などのモデルページでOpenAI互換のAPIパターンが示されており、cURL、Python、TypeScriptのサンプル呼び出しが掲載されています。

Together AIは料金を公開していますか?

多くのserverlessモデル、GPUクラスター、サンドボックス計算、ストレージ、ファインチューニングについて料金が公開されています。いくつかの大きなGPUオプションなどの専有型ハードウェアは、要問い合わせ価格として掲載されています。

サイトでどのような連携が文書化されていますか?

ソースには、SDKやフレームワークの完全な互換性一覧はありません。ただし、コード例、クイックスタートガイド、ドキュメント、プレイグラウンドへのアクセス、モデルページへのリンクは表示されています。

クイック情報

カテゴリ
AIクラウドプラットフォーム
主要サイト
together.ai
主要ワークロード
推論、ファインチューニング、GPUクラスター
導入オプション
serverless、専有型、予約、サンドボックス
開発者アクセス
API例、ドキュメント、プレイグラウンド、クイックスタート
料金
多くの製品は公開料金、一部ハードウェアは要問い合わせ

Together AI のトラフィック分析

トラフィックデータは参考情報としてご利用ください。

ドメイン評価
81

Together AIの代替品

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ComfyICU is a managed cloud platform for running, sharing, and deploying ComfyUI workflows. It supports visual workflow development, serverless GPU execution, team workspaces, and REST API deployment without requiring users to manage GPU infrastructure.

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Hyperstack is a cloud GPU platform for running AI and machine learning workloads, including training, inference, data analytics, and model development. It also provides AI Studio, virtual machines, and managed Kubernetes for deploying and operating GPU-backed workloads.

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IBM watsonx.ai is an enterprise AI development studio for building predictive, prescriptive, and generative AI solutions. It supports AI builders, data scientists, and developers across model development, customization, retrieval-augmented generation, deployment, and lifecycle management.

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Radiant is an integrated AI infrastructure platform that finances, builds, and operates data centers, GPU systems, networking, storage, and managed services. It helps AI teams and infrastructure operators provision and run compute through a unified platform and FlightDeck control plane.

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Paperspace is a cloud platform for developing, training, and deploying machine learning applications with managed notebooks, GPU machines, and deployment workflows. It serves ML developers, data scientists, researchers, and teams that need on-demand accelerated computing.

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DeepInfra provides hosted machine-learning model inference and on-demand GPU instances for developers and teams. Its catalog covers text, image, audio, video, embedding, reranking, and other model workloads with pay-as-you-go pricing.