SINGAPOUR, 26 février 2026 /PRNewswire/ — Arcfra, un innovateur en infrastructure cloud et prête pour l'IA, a annoncé aujourd'hui le lancement d'Arcfra Neutree, une plateforme Model-as-a-Service (MaaS) de niveau entreprise conçue pour industrialiser les opérations d'IA. En tant que pièce maîtresse de la nouvelle Arcfra AI Infrastructure Solution, Neutree fait passer l'accent des entreprises de la simple « exécution » de modèles à leur exploitation en tant que services fiables, gouvernables et évolutifs.
Combler le « fossé de production »
Alors que l'adoption de l'IA monte en flèche, les entreprises sont souvent confrontées à une capacité GPU fragmentée et à des flux de déploiement complexes. Neutree relève ces défis en fournissant une couche de gestion unifiée pour l'inférence de modèles dans des environnements privés. Neutree est un projet open source. Arcfra propose également une édition Enterprise avec des fonctionnalités « de niveau industriel », notamment un support professionnel 24h/24 et 7j/7 et une intégration approfondie avec la plateforme Arcfra Enterprise Cloud Platform (AECP).
Caractéristiques clés de la plateforme Neutree
L'avantage AECP : Infrastructure d'IA de niveau industriel
Alors que Neutree fournit la couche logicielle d'IA, la plateforme Arcfra Enterprise Cloud Platform (AECP) fournit les fondations « de niveau industriel ». La solution Arcfra AI Infrastructure transforme un outil flexible en un actif d'entreprise robuste, avec planification hybride, stockage distribué, sécurité et observabilité complète, permettant un déploiement d'IA efficace et évolutif pour les besoins commerciaux réels.
Cette combinaison transforme les configurations d'IA standard en une base « de niveau industriel », offrant des avantages clés en matière d'infrastructure unifiée, de stockage haute performance, de pipeline de données sécurisé, de sécurité avancée, d'observabilité totale et de préparation à la production. Les premiers adopteurs, dont ConnectWave, un fournisseur de commerce électronique sud-coréen de premier plan, se sont déjà associés à Arcfra pour unifier l'orchestration de l'entraînement, du réglage fin et de l'inférence des modèles.
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SOURCE Arcfra


