Amazon Web Services ブログ

API と OSS 、蓄積したデータで精度を改善するならどちらの基盤モデルを選択すべきか : 質問回答編

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。

RAGを活用した Stable Diffusion のプロンプト改善

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。

AWS 認定の廃止と開始のお知らせ

2024 年 4 月に、AWS Certified Data Analytics – Specialty (DAS)、AWS Certified Database – Specialty (DBS)、AWS Certified: SAP on AWS – Specialty (PAS) の 3 つの AWS 認定を廃止します。また、2024 年 3 月からは新たに AWS Certified Data Engineer – Associate (DEA) の提供を開始します。廃止される AWS 認定の取得や再認定をする場合は、期日までに試験を受験してください。

クラウドを用いた PGA ツアーでのボール位置追跡システム

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。