アプリケーション開発者
開発者はアプリケーションをAI推論に接続し、リクエスト、レスポンス、エラー、ユーザーに表示する結果をどう連携させるかを決められます。Runwareが担うのは、そのうちモデルの実行です。
プラットフォームの概要
RunwareはAI推論プラットフォームです。アプリケーションが生成モデルを実行し、リクエストの結果を受け取れるようにします。単一のモデルや完成されたデザインツールではなく、アプリケーションと創造的な成果物を生成するモデルの間をつなぐインフラと考えてください。
基本的なワークフローでは、アプリケーションが何を要求するかと、モデルがどこで実行されるかを分けて考えます。この違いを押さえると、プラットフォームを理解しやすくなります。
アプリケーションは対応するモデルを選び、そのモデルが必要とする入力を指定します。タスクによっては、テキスト、画像、モデル固有の設定などが入力になります。
リクエストは推論インフラに届き、選択されたAIモデルが処理します。プラットフォームは実行の仕組みを担い、生成できる結果の種類はモデルによって決まります。
アプリケーションはレスポンスを受け取り、出力を表示する、保存する、確認する、別のリクエストを送るなど、次の処理を決めます。役立つ結果を得るには、適切な入力とモデルを選ぶことも重要です。
以下の関連ガイドでは、どのモデルを選ぶか、最初のリクエストをどう進めるか、プラットフォームとAPIはどう違うかといった、次の実践的な疑問に答えます。
プラットフォームの機能と、モデル、アプリケーション、またはそのユーザーが行う判断を分けて考えると、Runwareの役割がわかりやすくなります。
次のような場合に選択
推論プラットフォームを検討してください。
アプリケーションからのリクエストをモデルの実行につなぎます。ただし、応答を活用するために構築するアプリケーション体験の代わりにはなりません。
次のような場合に選択
まずモデルを評価してください。
プラットフォームによって、すべてのモデルが同じ入力を受け付けたり、同じ結果を生成したりするようにはできません。選択したモデルの機能と要件を確認してください。
次のような場合に選択
確認と編集を計画に含めてください。
AIの出力には、選別、修正、または人による承認が必要になる場合があります。リクエストの送信に成功しても、その結果が制作要件を満たすとは限りません。
APIを使用するワークフローでは、実装の詳細を決める前に、タスクとその入力を準備してください。具体的な要件は、使用するサービスとモデルによって異なります。
これらが1つでも欠けていると、この方法では実行できません。
テキストから画像を生成するなど、明確に定義されたタスク
タスクを定めることで、評価すべきモデルの種類を絞り込めます。
選択したモデルの要件に合う入力
モデルによっては、特定のフィールドや元となる素材が必要です。
サービスで必要な場合は、アクセス用の認証情報
リクエストを送信する前に、プロバイダーの最新のアクセス手順を確認してください。
以下のいずれがなくても、この手順は進められます。用意すれば、より速く進められます。
返された出力を確認または編集するための計画
結果を製品や公開作品に使用する場合に役立ちます。
このプラットフォームは、モデルの実行が製品やクリエイティブな制作工程のすべてではなく、その一部である場合に特に適しています。
開発者はアプリケーションをAI推論に接続し、リクエスト、レスポンス、エラー、ユーザーに表示する結果をどう連携させるかを決められます。Runwareが担うのは、そのうちモデルの実行です。
生成メディアを検討するチームは、モデルを比較し、制作要件に照らして出力を確認できます。品質や一貫性、結果を使用するのが適切かどうかについては、引き続きチームが判断します。
既存のワークフローに生成機能を追加するチームは、推論を入力の検証、保存、モデレーション、レビューと並ぶ一つの構成要素として扱えます。これにより、完成した製品とプラットフォームの役割を区別できます。
Runwareのプラットフォームとしての役割が分かったら、取り組みたいタスクに照らしてモデルを比較しましょう。このページのボタンを押すと、別のサービスであるモデルAPIが開きます。採用を前提に開発を始める前に、最新のカタログ、入力要件、モデルごとの料金を確認してください。
AIモデルを探すRunwareは、アプリケーションのワークフローの一部として生成モデルを実行するためのAI推論プラットフォームです。アプリケーションがリクエストを送ると、選択されたモデルがアプリケーションで利用できる結果を生成します。
いいえ。Runwareはモデルを実行するためのプラットフォームを指し、モデルは特定の入力を処理して出力を生成するシステムです。この2つの役割を区別すると、機能を比較しやすくなります。
結果は、選択したモデル、提供した入力、アプリケーションのワークフローによって異なります。生成された出力も、特定の用途に適したものにするには、確認や編集が必要な場合があります。
生成AIモデルを呼び出すアプリケーションやワークフローを構築する人に適しています。完成した素材を編集したいだけなら、その編集作業に特化したツールのほうが適している場合があります。