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Use Case
学習ジョブの面倒を、エージェントに任せる
GPUの確保、ジョブ投入、ログ監視、失敗時の再実行。モデル開発にまつわる待ち作業をAIエージェントがSeyval上で代行します。
課題
GPUインスタンスの確保・コスト管理・後片付けに開発時間が奪われる。
学習ジョブの監視や失敗時の再実行など、待ち時間の多い定型作業が人に張り付く。
オンプレのHPC/Slurmクラスタとクラウドで手順がバラバラで、使い分けが負担になる。
Seyvalでの解決
01
計算リソースを指定するだけ
T4からH100まで、compute typeを指定してジョブを投入。プロビジョニングと解放は自動。
02
エージェントが監視・対応
ログをリアルタイムに追跡し、失敗原因がコードかインフラかを切り分け。再実行の判断までエージェントができる。
03
クラウドもBYOも同じ操作
マネージドGPUも自社のSlurmクラスタも同じインターフェースで利用。ワークロードに応じて使い分けられる。
なぜSeyvalか
インフラ運用ゼロ
GPUの調達・セットアップ・解放をプラットフォームが引き受け、モデルの改善に集中できる。
コストの見える化
runごとに実行コストを記録。どの実験にいくら使ったかを明細で追跡できる。
既存の計算資産を活かせる
手元のHPC/Slurmクラスタを接続すれば、そのままエージェントの実行先として使える。