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Nutanix Enterprise AI（NAI）

[ご注意] 本ページは、Nutanix Enterprise AI データシートの参考和訳です。日本のお客さまやパートナーさまに Nutanix Enterprise AI データシートの内容を理解していただきやすいよう、ご参考のために掲載するものであり、それ以外の目的のためのご利用や法的効力を生じさせることを意図しておりません。本ページの記載内容と Nutanix Enterprise AI データシートの記載内容に齟齬がある場合は、Nutanix Enterprise AI データシートの記載内容が優先します。

Nutanix Enterprise AI（NAI）ソリューションは、NVIDIA NIM や Hugging Face などの主要な LLM プロバイダ向けのエンドポイント API を提供し、組織がオンプレミスやパブリッククラウド環境で、さまざまな生成 AI モデルを安全にデプロイできるようサポートします。NAI には、シンプルな UI、ロールベースのアクセス制御（RBAC）、オフライン運用（ダークサイトやエアギャップでのデプロイメント）の機能が含まれており、AI モデル（LLM）の運用、監視、適応を簡素化し、エンタープライズのレジリエンス、Day 2 運用、コンプライアンスにも対応します。

主なメリット

  • LLM のデプロイメントを簡素化し、API ワークフローを保護することで、AI の導入を効率化し、学習の負担を軽減
  • 使いやすいメトリクス、ダッシュボード、エンタープライズグレードの API 配信により、スケーラブルな生成 AI アプリ開発を支援
  • 直感的なインターフェースで、LLM と API のデプロイメント、監視、セキュリティ管理を簡素化
  • シームレスな統合、検証済みの LLM、カスタムモデルオプション（プライベートアップロードを含む）により、生成 AI 開発を加速
  • Nutanix Kubernetes プラットフォーム、Rancher、Docker、Amazon EKS、Azure AKS、Google Cloud GKE など、CNCF 認定のあらゆる Kubernetes 環境に柔軟に対応

IT リソースを AI リソースに変換

Nutanix Enterprise AI（NAI）は、IT リソースを AI リソースに変換し、ワークフローを簡素化することで、生成AIの大規模言語モデル（LLM）の検索、デプロイメント、管理、テストを迅速に行えるようにします。また、安全なAPIを備えており、主要なエンタープライズAIアプリケーションをシームレスに動作させることが可能です。さらに、主要なメトリクスと監視機能を通じて、AI導入に向けた運用のギャップや課題を可視化し、組織の運用強化を支援します。

シンプルで洗練されたユーザーインターフェースにより、LLM や API の作成、管理、保護が容易になり、ロールベースのアクセス制御によって、安全、効率的にチーム間でスケールできます。この組み合わせにより、効率的なエンタープライズAI環境を構築できます。また、Nutanix Enterprise AI（NAI）は、NVIDIA NIM や Hugging Face と容易に統合し、検証済みのLLMを迅速にデプロイ可能です。また、独自のモデルをアップロードして、LLM を完全に制御することも可能です。

Nutanix Enterprise AI は、進化する生成 AI の状況に迅速に適応し、AI モデルや Kubernetes アーキテクチャ、インフラの最新機能を最大限に活用する機会を提供します。また、Nutanix Kubernetes プラットフォーム、Rancher、Docker などのソフトウェアパートナー、ベアメタル環境、AWS、Azure、Google Cloud などのハイパースケーラーコンテナインスタンスを含む CNCF 認定の Kubernetes 環境にデプロイできます。

主な機能と特長

LLM の特長

  • エンタープライズグレードの洗練されたユーザーインターフェース
  • Hugging Face や NVIDIA NIM から AI モデル（LLM）から選択できるモデル
  • 独自の AI モデル（LLM）のアップロードに対応

AI エンドポイント管理

  • API トークンの作成と管理
  • Hugging Face や NVIDIA NIM のパートナー API トークン管理
  • API コードのサンプル

セキュリティと監査コントロール

  • ロールベースのアクセスコントロール（RBAC）
  • AI モデルの事前検証
  • AI モデルと API の監視
  • Kubernetes リソース監視
  • GPU 使用率監視イベント監査
  • Nutanix Pulse レポートとの統合

リソース・導入の手引き

エンタープライズ AI がエンタープライズテクノロジースタックに進出し続けるなか、IT リソースを AI リソースへ移行し、シンプルな AI の Day 2 運用（LLM 運用）を実現する能力は、生成 AI の次なる進化に適応するうえで、もはや選択肢ではなく不可欠な要素となっています。

 

 

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