PRODUITS

Produits d'orchestration d'IA d'entreprise

F5 offre aux entreprises une approche unifiée et évolutive pour gérer les charges de travail de l'IA, optimiser les pipelines d'inférence et garantir une intégration sécurisée des données, rationalisant ainsi chaque aspect du déploiement et du fonctionnement de l'infrastructure de l'IA.

Simplifier les déploiements d'IA

L'orchestration de l'IA vous permet de simplifier l'infrastructure IA/ML, d'améliorer la connaissance contextuelle du modèle d'IA et de fournir une connectivité hautes performances pour les environnements hybrides et multicloud. Conçu pour optimiser les flux de travail de génération augmentée de récupération (RAG) et d'inférence, F5 permet aux entreprises de déployer facilement des solutions d'IA fiables, sécurisées et évolutives.

Orchestrer depuis les données jusqu'à l'inférence

F5 permet d'enrichir l'IA avec des données d'entreprise pour des réponses contextuellement sensibles, améliore l'évolutivité et la résilience en effectuant des inférences plus proches de vos utilisateurs et rationalise les charges de travail IA/ML pour des performances et une sécurité améliorées. Que votre IA soit déployée en tant que SaaS, hébergée en périphérie, hébergée dans le cloud ou auto-hébergée, F5 optimise l'intégration des données, réduit la latence et améliore les performances. 

SOLUTIONS

Améliorez la précision de l'IA lors de l'inférence avec RAG

Permettre une mobilité et une sécurité des données hautes performances en combinant des modèles d'IA fondamentaux avec des données organisationnelles pour fournir des résultats d'IA plus précis et plus contextuels.
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Connectivité multicloud hybride sécurisée pour l'infrastructure IA

Effectuez des tâches d’inférence sur plusieurs nœuds ou périphériques de calcul sur un réseau pour améliorer l’évolutivité, réduire la latence et améliorer la résilience du système.
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Contrôleur d'entrée Kubernetes pour charges de travail IA/ML


Améliorez la disponibilité, la protection et la visibilité des charges de travail IA/ML dans Kubernetes tout en réduisant la complexité et les coûts opérationnels.
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Prochaines étapes