高速で、データを守るオフライン実行。オンプレミスでも、デバイス上でも。

Cartesiaのモデルを自社データセンターに導入するか、独自のハードウェアで実行できます。

独自の低レイテンシーな状態空間モデルのスタックを用い、ストリーミングのために設計しました。

機密情報を適切な場所に保管。データは推論を実行するハードウェアの外に出ません。

推論環境を自ら管理し、独自のハードウェアにモデルを導入して、用途に合わせて実行できます。

AIを、必要な場所へ。どこでも自分で管理。

クラウド、オンプレミス、デバイス上で同じモデルとエージェントを利用できます。指定したリージョン内で推論を実行し、レイテンシー、データ保管場所、コンプライアンスの要件に対応します。

世界各地のリージョン別APIエンドポイントでデプロイ。リージョン内での処理、高可用性、本番システムに必要な稼働率を実現します。

状態空間モデルは、これまで難しかったリアルタイムのオンデバイスアプリケーションを可能にします。Cartesiaのモデルは、この分野で培った専門知識をもとに、この技術をユーザーに届けます。

メモリを大量に消費せず、小さなデバイスで大規模モデルを実行します。

同じモデルで多くのアプリケーションを動かせます。

独自の低レイテンシーな状態空間モデルの推論スタックで、データをリアルタイムにストリーミングします。

長期的な知識を扱いやすくし、複雑なアプリケーションの開発を可能にします。

省電力なオンデバイス実行に最適化されています。

複数回のやり取りや複数のデバイスにまたがる記憶を管理します。

私たちは、状態空間技術を基盤とするマルチモーダルモデルを集めたGitHubリポジトリ、EdgeをApache 2.0ライセンスで公開しました。