بناء مسارات عمل جاهزة للإنتاج الفعلي في مجالي اكتشاف الأدوية والروبوتات باستخدام نماذج NVIDIA NIM عبر SageMaker JumpStart
يتيح Amazon SageMaker JumpStart الآن النشر بنقرة واحدة لأربعة نماذج NVIDIA NIM مصممة خصيصًا للعلوم الحيوية والذكاء الاصطناعي المادي: ProteinMPNN وNemotron-3.5B-Instruct وMSA Search NIM وCosmos Reason. توفر NVIDIA NIM™ خدمات مصغرة جاهزة ومحسنة للاستنتاج، بهدف النشر السريع لأحدث نماذج الذكاء الاصطناعي على أي بنية تحتية مدعومة بمسرعات NVIDIA. وتوفر هذه النماذج إمكانات متقدمة تشمل تصميم البروتينات، والاستنتاج مع المخرجات القابلة للتكوين، وفهم العالم المادي، مما يتيح للعملاء تسريع أبحاث العلوم الحيوية، واكتشاف الأدوية، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المجسدة على البنية التحتية لـ AWS.
يتيح ProteinMPNN تحسينًا سريعًا وفعالًا لتسلسل البروتين مسترشدًا بالبيانات الهيكلية. يقوم نموذج NIM هذا بتوليد تتابعات عالية الجودة تتميز بقوة ارتباط واستقرار معززين، وهو ما تم إثبات صحته من خلال النتائج التجريبية. تم تصميم ProteinMPNN بحيث يجمع بين قابلية التوسع والمرونة، وهو يتكامل بسلاسة في تدفقات عمل هندسة البروتينات، ويحدث تحولًا في التطبيقات مثل تصميم الإنزيمات والتطوير العلاجي.
تدعم MSA Search NIM محاذاة التسلسلات المتعددة المسرّعة بواسطة GPU (MSA) وذلك لمقارنة تسلسل الأحماض الأمينية الاستعلامية مقابل مجموعة من قواعد بيانات تسلسل البروتينات. يتم البحث في قواعد البيانات هذه عن تسلسلات مشابهة للاستعلام ثم تتم محاذاة مجموعة التسلسلات لتحديد المناطق المتشابهة حتى عندما يكون للبروتينات أطوال وأشكال مختلفة.
يوفر Nemotron-3.5B-Instruct أداءً عاليًا في التفكير ودعمًا لاستدعاء الأدوات الأصلية ومعالجة موسعة للسياق مع نافذة سياق الرمز المميز 256k. يستخدم هذا النموذج بنية مختلطة فعالة من مزيج الخبراء (MoE) لضمان معدل نقل أعلى من سابقاتها لأعباء العمل المستقلة وأعباء عمل الترميز، مع الحفاظ على عمق التفكير لنموذج أكبر. إنه مثالي لبناء تدفقات عمل متعددة الوكلاء، وأدوات إنتاجية المطورين، وأتمتة العمليات، وتحليل التفكير العلمي والرياضي، من بين أمور أخرى.
Cosmos Reason هو نموذج لغة ورؤية استنتاجي منطقي ومفتوح وقابل للتخصيص (VLM) للذكاء الاصطناعي المادي والروبوتات. إنه يمكّن الروبوتات ووكلاء الذكاء الاصطناعي للرؤية من التفكير مثل البشر، باستخدام المعرفة السابقة والفهم الفيزيائي والمنطق البديهي لفهم العالم الحقيقي والتصرف فيه. يتفهم هذا النموذج المكان والزمان والفيزياء الأساسية، ويمكن أن يكون بمثابة نموذج تخطيطي للتفكير في الخطوات التي قد يتخذها الوكيل المتجسد بعد ذلك.
من خلال SageMaker JumpStart، يمكن للعملاء نشر أي من هذه النماذج ببضع نقرات فقط لمعالجة حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المحددة لديهم.
للبدء في استخدام هذه النماذج، انتقل إلى كتالوج نموذج SageMaker JumpStart في وحدة تحكم SageMaker أو استخدم SageMaker Python SDK لنشر النماذج في حساب AWS الخاص بك. لمزيد من المعلومات حول نشر نماذج التأسيس واستخدامها في SageMaker JumpStart، راجع وثائق Amazon SageMaker JumpStart.