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title: "AI Model Center"
description: "ARX で最初のオンプレミスモデルをデプロイする — Model Hub で推奨モデルを選び、Model Instances で確認し、アプリを接続して GPU 使用状況を監視する"
canonical_url: "https://docs.ardge.com/ja/guide/use-ai/ai-model-center"
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# AI Model Center

> ARX で最初のオンプレミスモデルをデプロイする — Model Hub で推奨モデルを選び、Model Instances で確認し、アプリを接続して GPU 使用状況を監視する

## 概要

AI Model Center は、ARX における「AI モデルの管理拠点」です。アプリがローカル AI を利用する前に、必要なモデルをここでダウンロードして起動しておきます。

**モデルを探す → ダウンロードする → 使える AI サービスとして起動する → GPU とモデルの状態を確認する**

初めて使うときは、ARDGE が検証済みの **Ardge Select** から選ぶことをおすすめします。推奨のデプロイパラメーターが設定済みなので、複雑な GPU 設定を先に理解する必要はありません。

![AI Model Center のホーム画面](https://docs.ardge.com/screenshots/guide/ja/ai-model-center-home.webp)

## 手順 1: モデルの入手元を選ぶ

### 方法 A: Ardge Select（初めての場合の推奨）

**Model Hub > Ardge Select** を開きます。ここにあるモデルはすべて ARDGE が検証済みで、デプロイパラメーターも設定済みのため、調整なしで動作します。モデルを選んで **Download and Deploy** をクリックすると、ダウンロードが行われ、完了後に起動します。

![AI Model Center の Model Hub。Ardge Select タブが表示されている](https://docs.ardge.com/screenshots/guide/ja/ai-model-center-model-hub.webp)

<note>

**Deploy** せずに **Download** だけを実行することもできます。モデルは **Downloaded Models** に保存され、後からデプロイできます。

</note>

![Ardge Select のモデルカード](https://docs.ardge.com/screenshots/guide/ja/amc-02.webp)

### 方法 B: Hugging Face（上級者向け）

使いたい Hugging Face のモデルが決まっている場合は、検索して直接デプロイできます。モデルのカードで **Download and Deploy** をクリックすると、3 ステップのウィザードが開きます。

1. **Download Settings** — モデル形式とファイルを確認します
2. **Deploy** — デプロイパラメーターを設定します。判断がつかない場合は **Deployment Configurations** を **Default** のままにします
3. **Resource Check** — システムが VRAM、ストレージ、ダウンロード権限を検証します

**Download and Deploy** をクリックして開始します。ダウンロードはバックグラウンドで実行され、完了するとすぐにモデルがデプロイされます。

![Hugging Face モデルのダウンロード・デプロイウィザードの Resource Check ステップ](https://docs.ardge.com/screenshots/guide/ja/amc-03.webp)

<warning>

**ゲート付きモデルには Hugging Face トークンが必要です：**

一部のモデルは、ダウンロードの前に提供元の利用規約に同意する必要があります。それが必要かどうかは、Resource Check ステップの **Hugging Face Model Authentication** カードに表示されます。そのカードのフィールドにトークンを入力すると、チェックがすぐに再実行されます。

利用規約に同意してトークンを生成する方法は [Hugging Face アカウントを登録してアクセストークンを取得する](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/arx-os/huggingface-token) を参照してください。

</warning>

## 手順 2: モデルが Running になっていることを確認する

**Model Instances** を開きます。このページには、デプロイ済みのすべてのインスタンスと現在のステータスが表示されます。

- **Running** — モデルが起動しており、アプリや API から利用できます
- **Error** — モデルが正常に起動していません。**Logs** アクションを開いてインスタンスの完全なログを確認します
- 処理中のその他のステータス — システムがモデルの起動、停止、調整を行っています

![AI Model Center の Model Instances ページ](https://docs.ardge.com/screenshots/guide/ja/ai-model-center-instances.webp)

<note>

同じモデルを複数回デプロイできます。各インスタンスは独立してリクエストを処理するため、利用の多いアプリケーションのスループットはこの方法で拡張します。初回は 1 つで十分です。

</note>

## 手順 3: アプリからモデルを使う

モデルを利用する方法は 2 つあります。

- **App Market のアプリ** — インストールして、その設定でモデルインスタンスを選択します
- **社内の他のシステム、または外部アプリ** — ARX のモデルエンドポイントを指定します

デバイスの外にあるアプリケーションからは、**API Key** ページに表示される API エンドポイントを使用します。必要なものは次のとおりです。

- エンドポイント URL
- API キー
- モデルインスタンス名

![AI Model Center の API キーとエンドポイントのページ](https://docs.ardge.com/screenshots/guide/ja/amc-05.webp)

リクエスト形式と動作する例は [API 経由で ARX 上のオンプレミスモデルを呼び出す](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/arx-os/api-model-calls) を参照してください。

## 手順 4: モデルと GPU の使用状況を確認する

**Dashboard** には、各モデルインスタンスの使用量と、各 GPU カードの割り当て状況が表示されます。次に大きなモデルをデプロイする前に確認してください。残り VRAM が少なすぎる GPU カードでは、デプロイが拒否されます。

![AI Model Center のダッシュボード](https://docs.ardge.com/screenshots/guide/ja/amc-06.webp)

推定の仕組みは [GPU VRAM Allocated とは何ですか？](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/arx-os/gpu-vram-allocated) を参照してください。

## いま自分はどこまで進んでいるか

- モデルカードが見えているだけ → まだダウンロードしていません
- **Downloaded Models** にある → ダウンロード済みですが、起動しているとは限りません
- **Model Instances** が **Running** → モデルを利用できます
- アプリがそのインスタンスを選択済み → アプリからモデルを呼び出せます

## 次のステップ

モデルが Running になったら、[App Market](https://docs.ardge.com/ja/guide/use-ai/app-market) で使いたい AI アプリケーションをインストールします。


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