複数のモデル学習ワークフロー
ガイド付き実行を選択するか、モデル、データ、手法を直接設定できます。また、損失関数、トレーナー、強化学習ループなどのカスタム学習ロジックを記述することもできます。
Fireworks AI
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オープンモデルを自社データや独自の学習ロジックで調整し、本番環境で提供できるAIモデルの学習・推論プラットフォームです。用途に合わせたAIを開発するチームに適しています。
Fireworks AIとは？
Fireworks AIは、オープンモデルを基盤に特化型システムを開発し、本番環境で提供するためのAIモデル学習・推論プラットフォームです。ホスト型モデルの利用から始め、自社データや独自の学習ロジックでモデルを調整し、サーバーレスまたは専用GPUのオプションを通じてチェックポイントをデプロイできます。カスタマイズされたモデルの挙動、スケーラブルな推論、または学習から本番環境へのワークフローを管理する必要があるアプリケーションを構築する開発者や組織に適しています。
Fireworks AIでできること
オープンモデルのファインチューニング
教師ありまたは選好ファインチューニングにより、対応するオープンモデルをカスタマイズできます。LoRAと全パラメータのオプションに対応しています。画像を用いた視覚言語モデルの教師ありファインチューニングは、学習トークン数に基づいて課金されます。
サーバーレス推論
専用GPUを管理せずにホスト型モデルを利用でき、トークン単位の前払い課金が適用されます。対応モデルでは、Standard、Priority、Fastのサービングパスを利用できます。
専用および予約サービング
専用キャパシティ向けにオンデマンドGPUデプロイメントを利用したり、予約キャパシティやより高いクォータを手配したりできます。
本番環境への引き渡しとデプロイ
学習チェックポイントを本番環境にデプロイできます。また、オープンモデルだけでなく、顧客が学習したモデルも提供できます。
OpenAIおよびAnthropic互換の推論
サーバーレス推論インターフェースはOpenAI APIおよびAnthropic APIとの互換性が説明されており、使い慣れたAPIパターンで利用できます。
利用シーン
“ドメイン特化型の企業アシスタント”
企業固有の言語、分類体系、ワークフローでモデルをファインチューニングし、クエリの分類、社内資料の要約、実行可能な回答の生成に活用します。
“社内ソースを横断したナレッジ検索”
モデルAPIを使用してクエリを分類し、企業向け検索または検索拡張生成アプリケーションで関連資料を要約します。
“AIコーディング製品”
推論スループット、レイテンシ、強化学習ワークロードが重要となるコードアシスタントや編集ワークフロー向けに、モデルを提供または学習します。
“大規模な本番AI”
トークン単位の利用にはサーバーレスサービングを使用し、専用キャパシティ、より高いレート制限、またはデプロイメント制御が必要なアプリケーションには専用GPUデプロイメントを使用します。
よくある質問
専用GPUをデプロイせずにホスト型モデルを利用できますか？
はい。サーバーレス推論では、従量課金でホスト型モデルを利用できます。オンデマンドの専用デプロイメントと予約デプロイメントのオプションも利用できます。
自社データで学習できますか？
はい。対応モデルでは、LoRAまたは全パラメータ方式による教師ありまたは選好ファインチューニングを利用できます。学習は、ガイド付き、設定ベース、またはカスタムコードのワークフローで実行できます。利用できるモデルや手法は、提供内容によって異なります。
推論はどのように課金されますか？
サーバーレスでは、入力、出力、キャッシュ済みの各トークンについて、前払い残高から料金が引き落とされます。Auto Reloadで残高を補充したり、月間利用上限を設定して利用を制限したりできます。オンデマンドデプロイメントはGPU秒単位で課金され、リージョンが制限されたデプロイメントには割増料金が適用されます。
学習はどのように課金されますか？
マネージドの教師あり／選好ファインチューニングは、100万学習トークン単位で課金されます。Serverless Training APIの利用では、プリフィル、サンプリング、学習の各トークンに対して課金され、専用学習ではGPU時間に基づいて課金されます。モデル固有のプロモーションには有効期限が設定される場合があります。
APIを呼び出すには何が必要ですか？
ダッシュボードまたはCLIからFireworks APIキーを作成し、AuthorizationヘッダーのBearerトークンとして送信します。OpenAIおよびAnthropic互換の推論APIがドキュメント化されています。
カスタムチェックポイントを提供できますか？
はい。学習チェックポイントをデプロイし、顧客が学習したモデルのバージョンを提供できます。ワークロードに応じてモデルとサービングモードを選択してください。
クイック情報
- 製品カテゴリ
- AIモデル学習・推論プラットフォーム
- プラットフォームのドメイン
- fireworks.ai
- 主なユーザー
- 開発者、プロダクトチーム、AIインフラストラクチャチーム
- 推論オプション
- サーバーレス、オンデマンド、予約デプロイメント
- 学習オプション
- ガイド付き、設定ベース、カスタムロジックのワークフロー
- 料金モデル
- 従量課金型の有料推論・学習、専用GPUおよび予約キャパシティのオプション
Fireworks 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
- 80
Fireworks AIの代替品
CoreWeave
www.coreweave.com
CoreWeave is an AI-focused cloud platform that combines GPU infrastructure, storage, networking, orchestration, and operational tooling for training and serving AI workloads. It supports teams moving from model experiments to production systems, including reinforcement-learning and agent-development workflows.
Nebius AI Cloud
nebius.com
Nebius AI Cloudは、AIワークロードの開発、学習、評価、推論を支えるクラウドプラットフォームです。GPU・CPU、マネージドKubernetes、MLOps、マネージドまたはサーバーレス推論を一つの環境で提供します。
Ray
www.ray.io
Ray is an open-source, Python-native framework for distributing and scaling AI, machine learning, and other compute-intensive workloads. It helps developers run workloads from a laptop to clusters with thousands of GPUs and supports data processing, training, serving, inference, and reinforcement learning.
Inference.net
inference.net
Inference.netは、本番環境でAIモデルを運用するチーム向けの基盤です。モデルのデプロイ、LLMの可観測性、トレース、継続的な評価、ファインチューニングを一つのワークフローで行えます。
Hyperstack
www.hyperstack.cloud
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.
ModelArk
www.byteplus.com
ModelArk is BytePlus's one-stop large language model service platform for organizations building, deploying, and scaling AI applications. It is positioned within BytePlus's broader AI-native cloud portfolio.