Mit NVIDIA NIMs auf SageMaker JumpStart produktionsreife Pipelines für Arzneimittelforschung und Robotik erforschen
Amazon SageMaker JumpStart ermöglicht jetzt die Bereitstellung von vier NVIDIA NIMS-Modellen, die speziell für Biowissenschaften und physische KI entwickelt wurden: ProteinMPNN, Nemotron-3.5B-Instruct, MSA Search NIM und Cosmos Reason. NVIDIA NIM™ bietet vorgefertigte, optimierte Inferenz-Microservices für die schnelle Bereitstellung der neuesten KI-Modelle in jeder NVIDIA-beschleunigten Infrastruktur. Diese Modelle bieten fortschrittliche Funktionen, die Proteindesign, Argumentation mit konfigurierbaren Ergebnissen und Verständnis der physikalischen Welt umfassen, sodass Kunden die biowissenschaftliche Forschung, die Wirkstoffforschung und eingebettete KI-Anwendungen in der AWS-Infrastruktur beschleunigen können.
ProteinMPNN ermöglicht eine schnelle und effiziente Optimierung der Proteinsequenz anhand von Strukturdaten. Dieses NIM generiert qualitativ hochwertige Sequenzen mit erhöhter Bindungsaffinität und Stabilität, die durch experimentelle Ergebnisse validiert wurden. ProteinMPNN wurde für Skalierbarkeit und Flexibilität entwickelt und lässt sich nahtlos in Protein-Engineering-Workflows integrieren und transformiert Anwendungen wie Enzymdesign und therapeutische Entwicklung.
MSA Search NIM unterstützt das GPU-beschleunigte Multiple Sequence Alignment (MSA) einer Anfrageaminosäuresequenz anhand einer Reihe von Proteinsequenzdatenbanken. Diese Datenbanken werden nach ähnlichen Sequenzen wie die Anfrage durchsucht, und dann wird die Sammlung der Sequenzen so ausgerichtet, dass ähnliche Regionen ermittelt werden, auch wenn die Proteine unterschiedliche Längen und Motive haben.
Nemotron-3.5B-Instruct bietet eine hohe Rechenleistung, native Unterstützung für das Aufrufen von Tools und eine erweiterte Kontextverarbeitung mit einem 256.000-Token-Kontextfenster. Das Modell verwendet eine effiziente hybride MoE-Architektur (Mixture-of-Experts), um bei Agenten- und Programmierworkloads einen höheren Durchsatz als seine Vorgänger zu erreichen und gleichzeitig die Argumentationstiefe eines größeren Modells beizubehalten. Es eignet sich unter anderem ideal für die Erstellung von Multi-Agent-Workflows, Produktivitätstools für Entwickler, Prozessautomatisierung sowie für wissenschaftliche und mathematische Argumentationsanalysen.
Cosmos Reason ist ein offenes, anpassbares Reasoning Vision Language Model (VLM) für physische KI und Robotik. Es ermöglicht Robotern und Vision-KI-Agents, wie Menschen zu argumentieren und Vorkenntnisse, physikalisches Verständnis und gesunden Menschenverstand zu nutzen, um die reale Welt zu verstehen und in ihr zu handeln. Dieses Modell versteht Raum, Zeit und grundlegende Physik und kann als Planungsmodell dienen, um zu überlegen, welche Schritte ein Agent als Nächstes unternehmen könnte.
Mit SageMaker JumpStart können Kunden jedes dieser Modelle mit nur wenigen Klicks für ihre spezifischen KI-Anwendungsfälle bereitstellen.
Um mit diesen Modellen zu beginnen, navigieren Sie in der SageMaker-Konsole zum SageMaker JumpStart-Modellkatalog oder nutzen Sie das SageMaker-Python-SDK, um die Modelle in Ihrem AWS-Konto bereitzustellen. Weitere Informationen zur Bereitstellung und Verwendung von Foundation-Modellen in SageMaker JumpStart finden Sie in der Dokumentation zu Amazon SageMaker JumpStart.