AI および ML ワークロード向けの新しい AWS Well-Architected レンズ
AWS は本日、1 つの新しい責任ある AI Well-Architected レンズと、更新された機械学習 Well-Architected レンズおよび生成 AI Well-Architected レンズのリリースを発表しました。これらのレンズは、責任ある AI プラクティス、卓越した技術、専門的なビジネスユースケースを優先する AI ワークロードの実装を支援するように設計されています。これらのレンズは、AI 導入のどの段階にある組織にも包括的なガイダンスを提供し、責任ある、安全で、信頼性が高く、効率的な AI ワークロードを構築するための構造化されたアプローチに対する高まるニーズに対応します。これらのレンズは、AI テクノロジーを扱うビジネスリーダー、データサイエンティスト、ML エンジニア、リスクとコンプライアンスの専門家にとって特に価値があります。
責任ある AI、生成 AI、機械学習という 3 つの AI レンズが連携して、AI 開発に関する包括的なガイダンスを提供します。責任ある AI レンズは、安全、公正、セキュアな AI 開発を導きます。ビジネスニーズと技術的要件のバランスを取り、実験から本番環境への移行を効率化するのに役立ちます。生成 AI レンズは、お客様が大規模言語モデル (LLM) ベースのアーキテクチャを評価するのに役立ちます。今回のこのレンズの更新には、Amazon SageMaker HyperPod ユーザー向けのガイダンス、エージェンティック AI に関する新たなインサイト、最新のアーキテクチャシナリオが含まれています。機械学習レンズは、組織が最新の AI と従来の機械学習アプローチの両方にわたってワークロードを評価する際の指針となります。最近の更新では、強化されたデータと AI の共同ワークフロー、AI 支援開発機能、大規模なインフラストラクチャのプロビジョニング、カスタマイズ可能なモデルのデプロイメントなど、主要な領域に重点を置いています。これらの改善は、Amazon SageMaker Unified Studio、Amazon Q、Amazon SageMaker HyperPod、Amazon Bedrock などの主要な AWS のサービスによって実現されています。
ローンチブログでは、リリース内容、AI ジャーニー全体にわたる包括的なアーキテクチャガイダンス、実装戦略について詳しく説明しています。