投稿日: Nov 26, 2023
Amazon Redshift では、Redshift ML の機能を拡張し、大規模言語モデル (LLM) のサポートを開始いたします。Amazon Redshift ML を使用すると、使い慣れた SQL コマンドを使用して、機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイできます。Redshift ML の一部として、一般に公開されている事前トレーニング済みの LLM を Amazon SageMaker JumpStart で使用できるようになりました。これにより、LLM を分析に活用できます。例えば、Amazon Redshift で製品のフィードバックデータに対して推論を実行し、LLM を使用してフィードバックの要約、エンティティの抽出、感情分析、製品フィードバックの分類を行うことができます。
この機能を使用するには、Amazon SageMaker JumpStart で LLM 用のエンドポイントを作成する必要があります。すぐに使える事前定義済みのモデルを使用するか、Amazon Sagemaker JumpStart で自分のデータを使用してカスタムモデルをトレーニングし、モデルエンドポイントを使用して Redshift ML で Redshift のデータに対してリモートで推論を実行できます。LLM 推論を使用するには、入力と出力のデータ型が SUPER である必要があります。Amazon Redshift ML で LLM を使用する際に追加料金は発生しません。詳細については、Amazon SageMaker の料金ページをご覧ください。
LLM をサポートするための Amazon Redshift ML の拡張機能は、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、欧州西部 (アイルランド)、米国東部 (オハイオ)、欧州北部 (ストックホルム)、アジアパシフィック北東部 (東京) の AWS リージョンでプレビュー版としてご利用いただけます。開始して詳細を確認するには、Amazon Redshift のデータベースデベロッパーガイドをご覧ください。