Moli Fangzhou（Gitee AI）：大規模モデルを公開できるアプリに変える

Moli Fangzhou は Gitee AI の名称で知られる、Gitee の AI アプリ共創プラットフォームです。三つを一か所にまとめています。70 以上の主要モデルを標準インターフェースで提供するモデル市場、コードを書かずに公開できるサーバーレス構築、そしてプライベート配置です。開発者にとっての価値はモデル一覧が増えることではなく、API が通ってからアプリが本番で動くまでの摩擦が取り除かれることにあります。

基盤モデルを実サービスに載せる際の実際の障害は分断です。モデルは提供元ごとにインターフェースが違い、推論環境は自前で用意し、公開するにはサーバーと同時実行数の管理も必要になります。このプラットフォームはその層をまとめます。モデル側は標準インターフェース、配置側はサーバーレス、コスト側は推論コストを最大 90 パーセント削減できるとし、ハードウェア側は Ascend、Iluvatar、MetaX といった中国製 AI チップに適合しつつ、Nvidia など国際的な環境も支えます。

モデル提供に加えて共創の役割も担います。作ったアプリは公開、展示、収益化まで進められ、開発者と利用者の間の循環が閉じます。企業向けにはファインチューニング、強化学習、パラメータ差し替えによるモデルカスタマイズがあり、推論サービス、サーバーレス基盤、MaaS モデル管理基盤を含むプライベート配置を、ハードとソフト一体のアプライアンス形態でも提供します。

プラットフォームの主な機能

モデル市場

70 以上の主要モデルに標準インターフェースを提供し、テキスト生成、画像生成、意味理解、マルチモーダルといったタスクをカバーします。サーバーレス呼び出しにもプライベート配置にも対応し、インターフェースが一本化されているためモデルを替えても呼び出し層を書き直す必要がありません。

ビジュアル構築

グラフィカルな画面で名称、説明、入出力を設定し、選んだモデルを接続して生成を押せば配置と公開まで進みます。経路のどこにもコードは要りません。

幅広いハードウェア対応

Ascend、Iluvatar、MetaX などの中国製 AI チップに適合し、Nvidia など国際的なハードウェアも支えるため、半導体の選択が一つの供給網に縛られません。

推論コストの削減

サーバーレス構成が開発と配置の負担を軽くし、提供元は推論コストを最大 90 パーセント削減できるとしています。トラフィックの少ないアプリほど効き、待機中の容量は課金されません。

アプリ共創

開発、公開、展示、収益化までの一連の流れがあり、作ったものが見られる場所と収益の道筋を持ちます。

モデルカスタマイズ

ファインチューニング、強化学習、パラメータ差し替えにより、汎用モデルを自社業務に合わせた能力へ寄せられます。

LoRA の動的読み込み

軽量なパラメータを実行中に差し替えられるため、個別調整のためにモデル全体を止めて再配置する必要がありません。

能力の組み合わせ

複数 API の編成とワークフロー的な呼び出しで、検索、生成、理解を一本の流れにつなげます。単一モデルにすべてを負わせる必要はありません。

安定した高可用の経路

API トークンは個別に紐付けられ、高い同時実行に対応します。多段キャッシュとモデル再利用を備え、応答時間を短縮します。

プライベート配置

推論サービス、サーバーレス基盤、MaaS モデル管理基盤を含み、ハードとソフトを一体化したアプライアンスとして企業環境に導入できます。

開発者向けの学び

技術講演やシナリオ型の実践合宿が学びと交流の場を作り、企業が自社の技術を紹介する窓口にもなります。

使い方

1. ai.gitee.com を開き、メールアドレスか電話番号で登録するか、Gitee アカウントで直接ログインします。
2. 案内に従って個人または企業の情報を入力します。これで各サービスが使えるようになります。
3. モデル市場を見て、タスク種別（テキスト、画像、意味理解、マルチモーダル）で候補を絞ります。
4. アプリを作成して API キーを取得します。これがインターフェース呼び出しの資格情報です。
5. 対象モデルの API ドキュメントでパラメータと応答構造を確認し、API キーを付けた HTTP リクエストで最初の呼び出しを行います。
6. コードを書きたくない場合はビジュアル構築に移ります。構築画面で名称、説明、入出力を設定し、モデルを接続して呼び出しパラメータを決めます。
7. 生成を押すと配置と公開が自動で行われ、その後は共創の流れで展示や収益化へ進めます。

向いている用途

• 顧客対応とアシスタント：社内ナレッジ、製品資料、利用手順で専用モデルを訓練し、必要なら音声モデルも接続します。
• 公共分野：スマートな手続き処理やクラウド法廷など、準拠性とプライベート配置の要件が厳しい業務。
• ライブコマースと EC：販促コンテンツを生成し、利用者の関心と感情を読み取って訴求を合わせます。
• コンテンツ制作：テキスト、画像、動画の素材をまとめて生成し、広告、メディア、制作チームに渡します。
• データ分析とオフィス業務：自然言語で照会と分析を行う、あるいは文書生成、議事録整理、タスク管理を自動化します。
• 個人開発者と小規模チーム：AI 製品のアイデアを、サーバー代と運用費用を先に払わず検証できます。

把握しておきたい制約

• 公開情報にはモデルごとの料金が示されていないため、予算は 90 パーセントという見出しではなく、管理画面で測った実際の利用量から積む必要があります。
• サーバーレスは変動の大きいトラフィックに向きますが、遅延に厳しいリアルタイム処理ではコールドスタートと待ち行列を実測する必要があります。
• ファインチューニングや強化学習によるカスタマイズは通常、企業アカウントとデータ準備を前提とするため、個人開発者がそのまま使えるとは限りません。
• プライベート配置とアプライアンス提供は商談とハードウェア調達を伴う企業向けの形態で、セルフサービス登録の範囲外です。
• 第三者のモデルを集約しているため、能力の境界、ライセンス条件、データの扱い方針はモデルごとに異なり、選定時に個別確認が必要です。
• 公開と収益化はプラットフォームの流入と分配規則に依存するため、公開しただけで収入が生まれるわけではなく、品質と運用が問われます。

よくある質問

特定ベンダーの API を直接呼ぶのと何が違いますか？

単一ベンダーとの連携では、モデルを替えるたびに呼び出し層を書き直す必要があります。Moli Fangzhou は 70 以上のモデルを標準インターフェースの下に置くため切り替えが安く、さらにサーバーレス配置、アプリ公開、プライベート提供を重ねて、モデルからアプリまでを一続きで覆います。

プログラミングができなくても使えますか？

使えます。ビジュアル構築では名称、説明、入出力を設定し、モデルを接続して生成を押せば公開まで進み、コードは不要です。より細かい制御が必要なら API の経路を使えます。

中国製チップへの対応はどの程度ですか？

Ascend、Iluvatar、MetaX などの主要な中国製 AI チップに適合し、Nvidia など国際的なハードウェアも支えます。特定モデルを特定チップで動かした際の性能は、用途ごとに実測が必要です。

機密データがある場合、プライベート配置は可能ですか？

可能です。プライベート配置は推論サービス、サーバーレス基盤、MaaS モデル管理基盤を覆い、ハードとソフト一体のアプライアンスとしても提供できるため、データを社内網の外に出せない環境に向きます。