Category: Artificial Intelligence

生成 AI モデルのトレーニングや推論には、大規模なインフラストラクチャを必要とします。AWS は効率的な生成 AI のモデル構築のために、高性能かつ低レイテンシーのコンピュート、ストレージ、ネットワークを提供します。

この投稿では SageMaker Canvas アプリケーションのコストをより最適化する新しい方法を紹介します。 SageMaker Canvas は現在、アプリの使用状況とアイドル時間に関するインサイトを提供する Amazon CloudWatch Metrics を収集しています。 お客様はこの情報を使用して、意図しないコストの発生を避けるために自動的にアイドル状態の SageMaker Canvas アプリケーションをシャットダウンできます。

コードカバレッジは、ユニットテストによりコード品質を計測するメトリクスです。すべてのパラメータの組み合わせに対するテストケースを考がえるのには時間がかかりますが、開発者の時間はすでに貴重なものになっています。開発者の焦点は、カバレッジのしきい値を満たすことのみに(誤って)向けられます。その結果、コードの品質が損なわれ、予期しない結果をもたらすコードが残る可能性があります。

1月30日は、データ統合ジョブのオーサリングとトラブルシューティングに自然言語を使用することができる AWS […]

はじめに 国内外の製薬企業において特に創薬研究領域でのクラウド利用が大きく進んでいます。国内有数の創薬研究領域 […]

生成 AI コーディングツールは、開発者の日々の開発作業の仕方を変えています。関数の生成からユニットテストの作 […]

特定のテーマにフォーカスし最新テクノロジーを学べるオンラインイベント AWS Innovate を2024年2月22日 (木) に開催します。今年最初の開催となる今回は、AI/ML and Data (人工知能、機械学習、データ) がテーマです。特に今回の AWS Innovate は生成 AI に焦点を当て、これから生成 AI に取り組む方も、すでに 生成 AI の取り組みを始めている方も楽しんでいただけるようにしました。具体的には、AWS の生成 AI サービス、AI/ML プラットフォーム、生成 AI の活用シーンを学ぶためのユースケースの紹介を主なトピックとして取り上げます。セッション以外にもハンズオンのコンテンツを用意しているので、手を動かしながら生成 AI を学ぶこともできます。

本文書では、サービスや製品に蓄積したデータを活用した精度改善を視野に入れた場合、 API と OSS のどちらがコスト効率が良くなるのかを検証します。 API は Amazon Bedrock や ChatGPT などのサービス、 OSS は Hugging Face などで公開されている基盤モデルを GPU インスタンスでホスティングする利用形態を想定しています。本 2 つの手法でデータをプロンプトに組み込む、追加学習に使用した場合の精度とコストを比較します。

テキストからの画像生成 (text-to-Image) は、AIの急速に成長している分野であり、メディアとエンターテインメント、ゲーム、eコマース製品の視覚化、広告とマーケティング、建築設計と視覚化、芸術作品、医療画像など、さまざまな分野で応用されています。
このブログでは、検索拡張生成（RAG） の力を利用して Stable Diffusion モデルに送信されるプロンプトを強化する方法を示します。Amazon Bedrock と SageMaker JumpStart では、大規模言語モデル (LLM) を使用して、プロンプト生成用の独自の AI アシスタントを数分で作成できます。

PGAツアーはゴルフの観戦体験を向上させるために、リアルタイムのデータを活用しています。次世代のボール位置トラッキングシステムの開発のため、Amazon Generative AI Innovation Center (GAIIC) は、PGAツアーのイベントで得たデータを用いて、畳み込みニューラルネットワークを連結したパイプラインを開発しました。この投稿では、そのパイプラインの開発とパフォーマンスの評価について説明します。