なぜ AI Service Center が必要なのか
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単一コンソール
ローカルとクラウドの AI サービスをまとめて管理
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一度設定
すべてのアプリが同じモデルを共有
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利用状況を管理
トークン使用量と利用額の両方に上限を設定
一度設定すれば、すべてのアプリで AI が利用可能
共通インターフェース
ローカルモデル
CPU ・ GPU ・ iGPU ・ NPU
クラウドサービス
OpenAI ・ Azure OpenAI ・ Gemini ・ Claude ・ OpenAI 互換
モデル、コスト、ルーティング、監査の 4 つの管理ページを提供
左側の任意のページを選択すると、その説明と実際の製品画面が表示されます。
コマンドライン不要でモデルを展開
AI Service Center は QNAP 認証済みモデルリストを提供。展開は 2 ステップで完了します。
リストからモデルを選択
各モデルにはファイルサイズ、必要メモリ、ハードウェア対応状況、現在の状態、利用中のアプリが表示されます。
計算デバイスを選択
CPU、GPU、iGPU、NPU から選択。ダウンロードと読み込みはバックグラウンドで自動完了し、他の作業を妨げません。
GPU 環境ごとにインストール
NVIDIA 環境では NVIDIA AI Runtime と LLM Core が必要。Intel 環境では Intel AI Runtime と LLM Core（Intel）が必要です。
クラウド AI の支出をリアルタイムで可視化
クラウド AI の支出は通常、請求書が届くまで把握しづらいものです。このページでは、管理者が各プロバイダーの稼働状況や今月の支出額、予算上限に近づいているプロバイダーを一目で確認できます。
予算上限とアラート
各プロバイダー追加時に月額予算と警告閾値を設定できます。上限に達するとサービスは自動停止します。
キーは NAS から外部に出ません
API キーはローカルの NAS のみに保存され、QNAP サーバーへ送信されることはありません。
有効化されたモデルのみ呼び出し可能
管理者が有効化していないモデルは、どのアプリからも呼び出せません。
アプリとモデルの対応状況を一目で把握
管理者は 1 ページで各機能にローカルモデルを割り当て、クラウドアクセスの許可や利用可能なクラウドモデルを選択できます。アプリはインストール時に必要な機能を自動登録・宣言します。
一度変更すれば全体に反映
モデルの切り替えは編集 1 回で完了。すべてのアプリに適用されます。
アプリごとのクラウドアクセス管理
クラウドサービス利用を特定アプリのみに許可し、他はローカル利用に限定できます。
有効化されたモデルのみ一覧表示
一覧にはプロバイダー設定で有効化されたモデルのみ表示され、誤選択を防ぎます。
プログラム切り替え不要で監査可能
AI Service Center 関連のシステムイベントが 1 つのコンソールで確認でき、QuLog Center を別途開いて 2 つの画面を切り替える必要はありません。
すべての呼び出しを記録
アクセスログには時刻、アプリ、モデル、機能、トークン数、コスト、遅延が記録されます。
フィルタ・エクスポート
アプリ、機能、ステータスでフィルタや並べ替えができ、CSV 形式でエクスポート可能です。
モデルごとのコスト集計
設定した価格からコストを推定し、各モデルごとに集計できます。
一度設定すれば全アプリで AI 利用可能
アプリはインストール時に AI Service Center へ登録し、必要な機能を宣言します。そのため、この一覧は今後も増え続けます。後からリリースされた AI アプリも既存のモデルやポリシー設定を継承します。
システム要件とハードウェア制限
AI Service Center の機能は、NAS のプロセッサーアーキテクチャによって異なります。Cloud Providers はすべての対応モデルで利用可能ですが、Local Models は検証済み GPU を搭載した x86 モデルが必要です。
