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Amazon Aurora DSQL の紹介

このブログは “Introducing Amazon Aurora DSQL” を翻訳 […]

re:Invent 2024 での AWS のクラウド運用における主要な発表

re:Invent 2024 で Nandini Ramani (VP Search Observability & Cloud Ops) により、AWS がクラウドオペレーションの未来をどのように作っていくのかをお見せしました。このブログ記事の 3 つのセクションでは、クラウドオペレーションをより俊敏で効率的、そして安全なものに変革するための主要な AWS のクラウド運用関連の発表を取り上げています。これらの機能により、1/ クラウドガバナンスの変革、2/ インフラストラクチャ、アプリケーション、ネットワーク、データベース、コンテナの観測の変革、3/ 観測したものの分析の変革が可能になります。

製造業における技能継承への生成AI・音声・映像の活用とサンプルソースのご紹介

はじめに製造業における技能継承は、日本のモノづくりの競争力を維持する上で非常に重要な課題となっています。20 […]

AWS Trainium、AWS Inferentia が AWS 上の Llama 3.1 モデルに高性能と低コストを提供

本日、AWS Trainium と AWS Inferentia による Llama 3.1 モデルのファインチューニングと推論のサポートを発表できることを嬉しく思います。Llama 3.1 ファミリーは、8B（80億）、70B（700億）、405B（4,050億）サイズの事前学習およびインストラクションチューニング済みの多言語大規模言語モデル（LLM）のコレクションです。
以前の投稿では、Amazon SageMaker JumpStart で AWS Trainium と Inferentia ベースのインスタンスに Llama 3 モデルをデプロイする方法について解説しました。今回の投稿では、AWS AI チップ上でそのコストパフォーマンスの利点と共に Llama 3.1 ファミリーのモデルのファインチューニング及びデプロイを実現する方法について概説します。