Gemma 4 モデルが Amazon SageMaker JumpStart で利用可能に
AWS は本日、Amazon SageMaker JumpStart で Gemma 4 E4B、Gemma 4 26B-A4B、Gemma 4 31B が利用可能になったことを発表しました。これにより、AWS のお客様が利用できる基盤モデルのポートフォリオが拡充されます。Google DeepMind のこれら 3 つのインストラクションチューニングモデルは、設定可能な推論、ネイティブ関数呼び出し、および 140 以上の言語における多言語サポートを備えたマルチモーダル機能を提供し、お客様が AWS インフラストラクチャの多様なユースケースで高度な AI アプリケーションを構築できるようにします。
3 つのモデルはすべてエンタープライズ AI の幅広いユースケースに対応する共通の機能セットを共有します。
思考 - モデルが段階的に考えてから答えを出せるようにするビルトイン推論モード
画像理解 - オブジェクト検出、ドキュメントと PDF の解析、画面と UI の理解、グラフの理解、多言語を含む OCR、手書き文字の認識
動画理解 - フレームのシーケンスを処理して動画コンテンツを分析する
インターリーブマルチモーダル入力 - 1 つのプロンプト内でテキストと画像を任意の順序で自由に組み合わせる
関数呼び出し - 構造化されたツールの使用をネイティブでサポートし、エージェントワークフローを実現する
コーディング - コードの生成、補完、修正
多言語 - すぐに使える 35 以上の言語サポート、140 以上の言語で事前トレーニング済み
お客様はワークロードに最適なモデルを選択できます。Gemma 4 E4B は、自動音声認識 (ASR) 用の音声入力と、複数言語での音声から翻訳テキストへの翻訳もサポートしています。
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。これらのモデルを使い始めるには、SageMaker Studio の [Models] セクションにアクセスするか、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 のドキュメントを参照してください。