Amazon Web Services ブログ

Systems Operations on AWS は Cloud Operations on AWS に改称されました

クラスルームの「Systems Operations on AWS」コースは、テクノロジー環境の進化に合わせて、クラウドでの運用管理をより正確に表現できるように、「Cloud Operations on AWS」に改称されました。改称する前にこのコースに申し込んでいた場合は、参加リンクが自動的にルーティングされますので、追加のアクションは不要です。

ultracluster

Amazon EC2 Trn1 UltraClusters を使って大規模言語モデル(LLM)学習をスケールする

2022 年 10 月に、AWS が設計した第 2 世代の機械学習アクセラレータである AWS Trainium を搭載した Amazon EC2 Trn1 インスタンス がローンチしました。Trn1 インスタンスは、ハイパフォーマンスなディープラーニングモデルの学習のために設計されており、同等の GPU ベースのインスタンスと比べてモデルの学習にかかるコストを最大 50% 節約できます。EC2 Trn1 UltraCluster を使用して大規模モデルの学習ジョブを分散することで、学習時間を数週間から数日に、または数日から数時間に短縮することができます。

Amazon SageMaker 地理空間機能とカスタム SageMaker モデルを使用した被害評価

この投稿では、地理空間機能を備えた Amazon SageMaker を使用して自然災害による被害をトレーニング、デプロイ、推論する方法を示します。新しい SageMaker の地理空間機能を使用して、モデルをテストするための新しい推論データを生成します。多くの政府機関や人道支援団体は、災害発生時に迅速かつ正確な状況把握を必要としています。被害の重大度、原因、場所を知ることは、応急対応者の対応戦略と意思決定に役立ちます。正確でタイムリーな情報が不足していると、救援活動が不完全になったり、誤った方向に進んだりする可能性があります。

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