Model Beam dari Reflection kini tersedia di Amazon SageMaker JumpStart dan AWS Trainium
Beam, model bobot terbuka pertama yang ditawarkan oleh Reflection yang berbasis di AS, kini tersedia di Amazon SageMaker JumpStart, pusat model di Amazon SageMaker AI. Menurut Beam, mereka beroperasi di garis terdepan model bobot terbuka di kelasnya, dengan kinerja yang kuat di berbagai tolok ukur penalaran, coding, dan keagenan. Beam diperuntukkan bagi tim yang membangun dan menggunakan model berat terbuka, bukan hanya sekadar menggunakan model tertentu. Pelanggan yang ingin mengadaptasi model terdepan ke domain mereka sendiri dapat menyempurnakannya, memeriksa dan memodifikasi bobotnya, serta menyematkannya secara mendalam di dalam agen dan alur kerja mereka, sambil tetap memegang kendali penuh atas data dan infrastruktur mereka. Beam berjalan berdampingan dengan model lain yang sudah digunakan pelanggan di SageMaker AI dan dapat diskalakan untuk memenuhi permintaan produksi dengan kontrol, jejak audit, dan pemantauan yang sama yang terintegrasi dalam setiap deployment SageMaker AI. Selain itu, Beam telah diadaptasi dan dioptimalkan untuk AWS Trainium3, memberikan pelanggan pilihan berkinerja tinggi dan hemat biaya untuk menerapkan dan menskalakan model sejak hari pertama. “Reflection menghadirkan AI mutakhir yang dapat dikendalikan langsung oleh pengembang, bukan sekadar disewa melalui API. Dengan menghadirkan Beam ke SageMaker AI, kemampuan tersebut dapat diakses oleh jutaan pengembang di infrastruktur yang sudah mereka percayai, berjalan di akun AWS mereka sendiri, pada data mereka sendiri, dan sepenuhnya dalam kendali mereka," kata Misha Laskin, salah satu pendiri dan CEO, Reflection.
Tim yang membangun di atas Beam dapat memanfaatkannya jauh lebih dari sekadar memanggil API: menyempurnakannya pada kode dan data milik mereka sendiri, mengkhususkannya untuk domain mereka sendiri, dan mengintegrasikannya ke dalam alur kerja agentik multi-langkah di seluruh tool mereka. Dalam praktiknya, itu berarti menyelesaikan masalah perangkat lunak nyata, menghasilkan dan meninjau kode, mengotomatiskan pekerjaan operasional, dan menangani penalaran matematika dan sains tingkat lanjut pada model yang dapat mereka bentuk, bukan model yang hanya mereka konsumsi. Karena Beam dirilis di bawah lisensi Apache 2.0, pelanggan dapat memeriksa dan menyesuaikan model, sekaligus menjalankannya di akun AWS mereka sendiri, sehingga data tetap bersifat pribadi dan berada di bawah kendali mereka, dilindungi oleh kemampuan keamanan dan kepatuhan AWS yang sama yang sudah mereka andalkan. “Model AI canggih seperti Beam, yang kini tersedia di Amazon SageMaker, memungkinkan kami menjalankan AI terdepan dengan bobot terbuka sepenuhnya di dalam lingkungan aman kami sendiri, dengan visibilitas penuh terhadap bobot, data, dan pipeline. Di era AI multi-model, perpaduan antara keterbukaan dan infrastruktur yang terkelola merupakan tambahan penting bagi ekosistem AI. Kebebasan untuk menerapkan dan mengadaptasi AI canggih, yang disesuaikan dengan masalah misi dengan keamanan dan kontrol khusus klien, memberikan lebih banyak lembaga fleksibilitas untuk menerapkan AI canggih di seluruh perusahaan mereka,” kata Garrett Berntsen, Chief AI Officer, Accenture Federal Services.
Beam pada awalnya tersedia di Amazon SageMaker JumpStart di AS Timur (Virginia Utara) dan AS Timur (Ohio). Model ini tersedia dalam varian pos pemeriksaan BF16, FP8, dan NVFP4, serta dapat diterapkan melalui titik akhir SageMaker JumpStart yang dikelola sepenuhnya. Untuk memulai, cari "Beam" di SageMaker JumpStart dalam Amazon SageMaker Studio, atau sebarkan langsung di Sagemaker AI. Untuk mempelajari lebih lanjut, baca blog AWS Machine Learning: Memperkenalkan Reflection Beam, dokumentasi SageMaker AI, dan dokumentasi SageMaker JumpStart untuk panduan deployment.