SageMaker JumpStart で NVIDIA NIM を使用して、本番稼働可能な創薬およびロボティクスパイプラインを構築
Amazon SageMaker JumpStart では、バイオサイエンスと物理 AI 向けに特別に構築された 4 つの NVIDIA NIMS モデル (ProteinMPNN、Nemotron-3.5B-Instruct、MSA Search NIM、Cosmos Reason) をワンクリックでデプロイできるようになりました。NVIDIA NIM™ は、あらゆる NVIDIA 高速インフラストラクチャに最新の AI モデルを迅速にデプロイするための、構築済みで最適化された推論マイクロサービスを提供します。これらのモデルには、タンパク質の設計、設定可能な出力による推論、物理世界の理解といった高度な機能が備わっているため、お客様は AWS インフラストラクチャ上でバイオサイエンス研究、創薬、エンボディド AI アプリケーションを加速できます。
ProteinMPNN は、構造データに基づき、迅速かつ効率的にタンパク質配列を最適化します。この NIM は、実験結果によって検証された、結合親和性と安定性が向上した高品質な配列を生成します。スケーラビリティと柔軟性を考慮して設計された ProteinMPNN は、タンパク質エンジニアリングのワークフローにシームレスに統合され、酵素設計や治療薬開発などのアプリケーションを変革します。
MSA Search NIM は、クエリとなるアミノ酸配列を一連のタンパク質配列データベースに対して GPU 加速で多重配列アラインメント (MSA) を行うことをサポートします。これらのデータベースから類似配列が検索され、その後、収集された配列群をアラインして、タンパク質の長さやモチーフが異なる場合でも類似領域を特定します。
Nemotron-3.5B-Instruct は、高い推論パフォーマンス、ネイティブツール呼び出しのサポート、256k トークンのコンテキストウィンドウによる拡張コンテキスト処理を実現します。このモデルは、効率的なハイブリッド型の Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを採用しており、大規模モデルの深い推論能力を維持しながら、エージェントワークロードやコーディングワークロードにおいて従来のモデルよりも高いスループットを確保しています。 マルチエージェントワークフローの構築、開発者生産性向上ツール、プロセス自動化、科学的および数学的推論分析などに最適です。
Cosmos Reason は、物理 AI およびロボティクス向けのオープンでカスタマイズ可能な推論ビジョン言語モデル (VLM) です。このモデルにより、ロボットやビジョン AI エージェントは、事前知識、物理法則、そして常識を用いて人間のように推論し、現実世界を理解し行動することができます。このモデルは空間、時間、そして基礎的な物理法則を理解しており、具現化されたエージェントが次にどのような行動を取るかを推論するための計画モデルとして機能します。
SageMaker JumpStart を使用すると、お客様は数回クリックするだけでこれらのモデルをデプロイし、特定の AI ユースケースに対応できます。
これらのモデルの使用を開始するには、SageMaker コンソールの SageMaker JumpStart モデルカタログにアクセスするか、SageMaker Python SDK を使用して AWS アカウントにモデルをデプロイしてください。SageMaker JumpStart での基盤モデルのデプロイと使用方法の詳細については、Amazon SageMaker JumpStart のドキュメントをご覧ください。