Expert (400) | Amazon Web Services ブログ

AWS IoT Core における証明書要件の変更への対応方法

この記事では、Symantec Server の中間認証局 (ICA) の今後の変更と、コントロールプレーンエンドポイントのデフォルトでの TLS 1.2 への切り替えについて説明します。また、AWS IoT Core のカスタムドメインと設定可能なエンドポイント機能の使用方法に関する推奨事項についても説明します。さらに、単一の信頼できるエンドポイントに接続するデバイスにクライアント側のカスタム証明書 (自己署名された証明書) を使用する方法についても説明します。これにより、パブリック CA に関連する不確実性がなくなります。

オープンソースのAmazon SageMaker Distributionを使い始める

このブログ記事はGet started with the open-source Amazon SageMak […]

Amazon FSx でサーバレスワークロードの SMB 共有を実現する

クラウドファースト戦略を採用する多くのお客様は、俊敏性の向上とコストの最適化のために、自動拡張、ビルトインされた高可用性、使用量に応じた課金モデルを提供するサーバーレス技術やクラウドファイルストレージを優先的に採用しています。お客様がサーバーレスアーキテクチャを採用する際、永続的なストレージ層におけるデータアクセスの共有が必要になる場合があります。AWS Lambda には、お客様のコード用に 512MB の一時ファイルシステムが含まれていますが、これは耐久性のあるストレージを意図したものではなく、一時的なリソースとなります。この記事で紹介する Lambda 関数の SMB 統合により、関数の呼び出しにまたがるデータの共有、大きな参照データファイルの読み込み、関数の出力の永続的な共有ストアへの書き込みが可能になります。

Amazon SageMaker で OpenChatKit モデルを活用しカスタムチャットボットアプリを構築するには

オープンソースの大規模言語モデル (LLM) が普及し、研究者、開発者、組織がこれらのモデルにアクセスして、イノベーションや実験を促進できるようになりました。オープンソースコミュニティの協業が促進され、LLM の開発と改善に貢献しています。オープンソースの LLM はモデルアーキテクチャやトレーニングプロセス、トレーニングデータに透明性を提供し、これによって研究者はモデルの仕組みを理解し、潜在的なバイアスを特定し、倫理的な懸念に対応することができます。これらのオープンソースの LLM は、高度な自然言語処理 (NLP) テクノロジーを幅広いユーザーが利用してミッションクリティカルなビジネスアプリケーションを構築できるようにすることで、生成系AIを民主化しています。GPT-NeoX や LLaMA、Alpaca、GPT4All、Vicuna、Dolly、OpenAssistant は、人気のあるオープンソースの LLM のうちの一部です。

Amazon SageMaker、Amazon OpenSearch Service、Streamlit、LangChain を使った質問応答ボットの構築

エンタープライズ企業における生成系 AI と大規模言語モデル (LLM) の最も一般的な用途の 1 つは、企業の知識コーパスに基づいた質問応答です。Amazon Lex は AI ベースのチャットボットを構築するためのフレームワークを提供します。事前学習済みの基盤モデル (Foundation Models; FM) は、さまざまなトピックに関する要約・テキスト生成・質問応答などの自然言語理解 (NLU) タスクではうまく機能しますが、幻覚やハルシネーションと言われる不正確な情報を含まない回答を提供するのが難しい、もしくは、学習データに含まれない内容に関する質問へ回答することはできません。さらに、基盤モデルは特定の時点のデータをスナップショットとして使用してトレーニングされており、推論時に新しいデータにアクセスすることはできません。推論時に最新のデータにアクセスできない場合、不正確または不適切な応答を返す可能性があります。