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STADLE デプロイメント シナリオ

STADLEをシームレスに環境へ統合

継続学習ケース

単一データソース

モデルは新しいデータ 1、2、3 … を用いて独立して学習されます

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STADLE APIをクラウドまたはオンプレミスサーバーのモデル学習プロセスに統合する

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STADLEオーケストレーターは、モデルを継続的に学習させるための役割を担います

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継続分散学習ケース

複数のデータソース（クラウドまたはエッジでの学習）

モデルはエッジおよびクラウド上で、新しいデータ 1、2、3 … を用いて独立して学習されます

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STADLE APIをエッジ側およびクラウド側のモデル学習プロセスに統合する

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STADLEオーケストレーターは、エッジおよびクラウドの両方でモデルを継続的に学習させます

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分散学習ケース

エッジでの学習と推論の統合

モデルは異なる環境で独立して学習され、データサイロが形成されます

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STADLE APIをエッジデバイスのモデル学習プロセスおよびデプロイメントプロセスの両方に統合する

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STADLEオーケストレーターは、エッジ環境内でモデルを集約し、デプロイを実行します

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分散学習：ハイブリッドケース 1

クラウドでの学習、エッジでのデプロイ・推論

エッジデバイスのモデルを更新するには、手動でのデプロイが必要

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STADLE APIをクラウドでのモデル学習プロセスおよびエッジデバイスでのデプロイメントプロセスの両方に統合する

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STADLEオーケストレーターは、クラウドで学習されたモデルを集約し、エッジデバイスへデプロイします

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分散学習：ハイブリッドケース 2

部分的なエッジ学習、部分的なエッジ推論

モデルの学習プロセスは独立しており、エッジデバイスのモデルを更新するには手動でのデプロイが必要

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STADLE APIをクラウドおよびエッジでのモデル学習プロセス、ならびにエッジデバイスでのデプロイメントプロセスの両方に統合する

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STADLEオーケストレーターは、クラウドで学習されたモデルを集約し、一部のエッジデバイスにデプロイします

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集中学習ケース

「仮想的な分散化」による学習を実施し、分散学習ケースへ移行

STADLE APIをクラウドでの集中型モデル学習プロセスに効果的に統合することで、モデルの効率的な学習を実現

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データは別の学習モジュールに分散され、オーケストレーションされる

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学習モジュールは、必要に応じて無制限に拡張可能

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