Il modello Beam di Reflection è ora disponibile su Amazon SageMaker JumpStart e AWS Trainium
Beam, il primo modello open weight offerto dall'azienda statunitense Reflection, è ora disponibile in Amazon SageMaker JumpStart, l'hub dei modelli in Amazon SageMaker AI. Secondo Reflection, Beam opera all'avanguardia dei modelli open weight della sua categoria, con elevate prestazioni in termini di ragionamento, codifica e benchmark agentici. Beam è pensato per i team che sviluppano basandosi su un modello open weight e integrandolo, non solo richiamandolo. I clienti che desiderano adattare un modello di frontiera al proprio dominio possono eseguirne il fine-tuning, ispezionarne e modificarne i pesi e integrarlo in profondità nei propri agenti e flussi di lavoro, il tutto mantenendo il pieno controllo dei propri dati e dell'infrastruttura. Beam funziona insieme ad altri modelli che i clienti già utilizzano in SageMaker AI e si ridimensiona per soddisfare la domanda di produzione con gli stessi controlli, audit trail e monitoraggio integrati in ogni distribuzione di SageMaker AI. Inoltre, Beam è stato convertito e ottimizzato per AWS Trainium3, offrendo ai clienti un'opzione ad alte prestazioni ed economica per distribuire e ridimensionare il modello sin dal primo giorno. “Reflection offre un'IA di frontiera che gli sviluppatori possono effettivamente controllare, anziché limitarsi a noleggiarla tramite API. Portare Beam su SageMaker AI mette questa funzionalità a disposizione di milioni di sviluppatori su un'infrastruttura di cui si fidano già, in esecuzione nel proprio account AWS, sui propri dati e sotto il loro completo controllo”, ha dichiarato Misha Laskin, cofondatore e CEO di Reflection.
I team che sviluppano con Beam possono andare ben oltre la semplice chiamata a un'API: eseguirne il fine-tuning su codice e dati proprietari, specializzarlo per i propri domini e collegarlo a flussi di lavoro basati su agenti in più fasi attraverso i propri strumenti. In pratica ciò significa risolvere problemi software reali, generare e rivedere codice, automatizzare le attività operative e affrontare ragionamenti matematici e scientifici avanzati su un modello che è possibile plasmare anziché semplicemente fruire. Poiché Beam è rilasciato con licenza Apache 2.0, i clienti possono ispezionare e personalizzare il modello, eseguendolo al contempo nei propri account AWS; in questo modo i dati rimangono privati e sotto il loro controllo, protetti dalle stesse funzionalità di sicurezza e conformità AWS su cui già fanno affidamento. “I modelli di IA avanzati come Beam, ora disponibili su Amazon SageMaker, ci consentono di eseguire l'IA di frontiera open weight interamente all'interno dei nostri ambienti sicuri, con la massima visibilità su pesi, dati e pipeline. Nell'era dell'IA multimodello, il connubio tra apertura e infrastruttura gestita rappresenta un'integrazione essenziale per l'ecosistema dell'IA. La libertà di distribuire e adattare un'IA avanzata, personalizzata in base alle esigenze operative con controlli e sicurezza specifici per il cliente, offre a un maggior numero di agenzie una flessibilità superiore per distribuire l'IA avanzata nell'intera organizzazione”, ha dichiarato Garrett Berntsen, Chief AI Officer di Accenture Federal Services.
Beam è inizialmente disponibile in Amazon SageMaker JumpStart nelle regioni Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) e Stati Uniti orientali (Ohio). Il modello è disponibile nelle varianti di checkpoint BF16, FP8 e NVFP4 e può essere distribuito tramite un endpoint SageMaker JumpStart completamente gestito. Per iniziare, cerca "Beam" in SageMaker JumpStart all'interno di Amazon SageMaker Studio oppure distribuiscilo direttamente su Sagemaker AI. Per ulteriori informazioni, leggi il blog di AWS Machine Learning: Introduzione a Reflection Beam, la documentazione di SageMaker AI e la documentazione di SageMaker JumpStart per indicazioni sulla distribuzione.