すべてのプロダクト
Search

このプロダクト

    Hologres:AI モデルとデプロイメントガイド

    ドキュメントセンター

    Hologres:AI モデルとデプロイメントガイド

    最終更新日:Oct 15, 2025

    Hologres は、多様な AI アプリケーション向けにさまざまな組み込み AI モデルを提供しています。ビジネスニーズに基づいて、Hologres コンソールからこれらのモデルをデプロイできます。このドキュメントでは、利用可能な AI モデルとそれらをデプロイする方法について説明します。

    サポートされているモデル

    これらの組み込みモデルには、Hologres V3.2 以降のバージョンが必要です。

    モデル名

    カテゴリ

    単一レプリカデプロイメントに推奨される最小 vCPU 数

    単一レプリカデプロイメントに推奨される最小メモリ (GB)

    単一レプリカデプロイメントに推奨される最小 GPU 数

    単一レプリカデプロイメントに推奨される最小 GPU メモリ (GB)

    必要なインスタンスバージョン

    注

    ds4sd/docling-models

    PDF 変換モデル

    20

    100

    1 以上

    48

    V4.0 以降

    なし

    Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct

    マルチモーダルモデル

    7

    24

    1 以上

    24

    V4.0 以降

    なし

    Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct

    マルチモーダルモデル

    7

    30

    1 以上

    48

    V4.0 以降

    なし

    Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct

    マルチモーダルモデル

    7

    30

    1 以上

    96

    V4.0 以降

    なし

    clip-ViT-B-32

    画像埋め込みモデル

    7

    24

    1

    24

    V4.0 以降

    • イメージパッチサイズ: 32×32

    • パラメーター: 88 M

    • 出力ベクターディメンション: 512

    clip-ViT-B-32-multilingual-v1

    画像用の多言語埋め込みモデル

    7

    24

    1

    24

    V4.0 以降

    • イメージパッチサイズ: 32×32

    • パラメーター: 88 M

    • 出力ベクターディメンション: 512

    clip-ViT-B-16

    画像埋め込みモデル

    7

    24

    1

    24

    V4.0 以降

    • イメージパッチサイズ: 16×16

    • パラメーター: 88 M

    • 出力ベクターディメンション: 512

    clip-ViT-L-14

    画像埋め込みモデル

    7

    24

    1

    24

    V4.0 以降

    • イメージパッチサイズ: 14×14

    • パラメーター: 304 M

    • 出力ベクターディメンション: 768

    Qwen/Qwen3-1.7B

    LLM

    7

    30

    1 以上

    8

    V3.2 以降

    なし

    Qwen/Qwen3-4B

    LLM

    7

    30

    1 以上

    16

    V3.2 以降

    なし

    Qwen/Qwen3-8B

    LLM

    7

    30

    1 以上

    32

    V3.2 以降

    なし

    Qwen/Qwen3-14B

    LLM

    7

    30

    1 以上

    48

    V3.2 以降

    なし

    Qwen/Qwen3-32B

    LLM

    7

    30

    1 以上

    96

    V3.2 以降

    なし

    iic/nlp_structbert_sentiment-classification_chinese-base

    感情分類

    7

    30

    1

    4

    V3.2 以降

    なし

    iic/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-base

    テキスト埋め込みモデル

    7

    30

    1

    12

    V3.2 以降

    出力ベクターディメンション: 768

    iic/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-large

    テキスト埋め込みモデル

    7

    30

    1

    16

    V3.2 以降

    出力ベクターディメンション: 1024

    iic/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-small

    テキスト埋め込みモデル

    7

    30

    1

    8

    V3.2 以降

    出力ベクターディメンション: 512

    Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B

    テキスト埋め込みモデル

    7

    30

    1

    8

    V3.2 以降

    なし

    Qwen/Qwen3-Embedding-4B

    テキスト埋め込みモデル

    7

    30

    1

    32

    V3.2 以降

    なし

    Qwen/Qwen3-Embedding-8B

    テキスト埋め込みモデル

    7

    30

    1

    48

    V3.2 以降

    なし

    recursive-character-text-splitter

    テキストチャンキング

    15

    30

    0

    0

    V3.2 以降

    必要に応じて CPU 仕様を選択します。GPU 数の設定は不要です。

    BAAI/bge-base-en-v1.5

    長文テキスト埋め込み

    7

    30

    1

    12

    V3.2 以降

    出力ベクターディメンション: 768

    BAAI/bge-base-zh-v1.5

    長文テキスト埋め込み

    7

    30

    1

    12

    V3.2 以降

    出力ベクターディメンション: 768

    BAAI/bge-large-en-v1.5

    長文テキスト埋め込み

    7

    30

    1

    16

    V3.2 以降

    出力ベクターディメンション: 1024

    BAAI/bge-large-zh-v1.5

    長文テキスト埋め込み

    7

    30

    1

    16

    V3.2 以降

    出力ベクターディメンション: 1024

    BAAI/bge-small-en-v1.5

    長文テキスト埋め込み

    7

    30

    1

    8

    V3.2 以降

    出力ベクターディメンション: 384

    BAAI/bge-small-zh-v1.5

    長文テキスト埋め込み

    7

    30

    1

    8

    V3.2 以降

    出力ベクターディメンション: 512

    前提条件

    AI リソースを購入済みです。

    注

    • 上記のリストからモデルを選択してデプロイします。各モデルには、指定された最小 AI リソースが必要です。

    • 購入したクォータを超えない限り、1 つのインスタンスに複数のモデルをデプロイできます。リソースが不足している場合は、スケールアップしてください。

    • プライマリ/セカンダリインスタンスの場合: モデルのデプロイメントと管理 (リソースの変更、削除) はプライマリインスタンス専用です。セカンダリインスタンスは、プライマリインスタンスのモデルを表示し、AI 関数を介して呼び出すことができます。

    モデルのデプロイ

    1. Hologres コンソールにログオンし、リージョンを選択します。

    2. 左側のナビゲーションメニューで、[インスタンス] をクリックします。次に、ターゲットインスタンス ID をクリックします。

    3. [インスタンス詳細] ページで、[AI ノード] をクリックします。

    4. [モデル] セクションで、[モデルのデプロイ] をクリックします。

    5. [モデルのデプロイ] ダイアログボックスで、[モデル名] と [モデルタイプ] を設定します。

      [リソース構成] のパラメーターは、選択した [モデルタイプ] に基づいて自動的に入力されます。

    6. 構成が完了したら、[OK] をクリックしてモデルをデプロイします。

      [モデル] セクションで、デプロイメントステータスを表示し、次の操作を実行します:

      • モデル構成の調整: ターゲットモデルの [アクション] 列で、[構成の調整] をクリックします。

      • モデルの削除: ターゲットモデルの [アクション] 列で、[削除] をクリックします。

        説明

        Hologres は、モデルを削除する際に依存サービスをチェックしません。サービスのダウンタイムを防ぐために、細心の注意を払ってください。

    次のステップ

    モデルをデプロイした後、AI 関数を介して呼び出すことができます。詳細については、「AI 関数」をご参照ください。