Fundamentals of Generative AI for Beginners - Coursera コース
この無料のコースは、生成 AI の使用を開始したいと考えている学生、キャリア初期のプロフェッショナル、ML 実践者以外向けに設計されています。
生成 AI - 入門
生成 AI は今日どこにでもあります。しかし、これは何でしょうか? そうですね。これは、会話、ストーリー、画像、動画、音楽など、新しいコンテンツやアイデアを作成できる AI の一種だと考えてください。この動画では、AWS での生成 AI ジャーニーについて、それがどこから来たのか、どこに向かっているのか、どのように機能するのか、どのように始めればよいのかについての基礎的な概要を示しています。
生成 AI アプリケーションを AWS で構築する
AWS で生成 AI アプリケーションを構築するには、Amazon Bedrock から開始して、ユースケースに適した基盤モデル (FM) を選択します。必要に応じて、Amazon SageMaker JumpStart の ML Hub を使用してモデル開発を加速させることもできます。選択したモデルは、アプリケーションのニーズに合わせて AWS での追加トレーニングによってカスタマイズできます。 また、プログラミングやコーディングを行う際には、Amazon CodeWhisperer サービスがデベロッパーのコーディングツールとして役立ちます。
AI コーディングコンパニオン、Amazon CodeWhisperer
PartyRock: Amazon Bedrock のプレイグラウンド
AI を活用した新しい職場アシスタント、Amazon Q
Amazon SageMaker JumpStart ML Hub
Amazon Bedrock と基盤モデル (FM)
Amazon Bedrock と基盤モデル (FM)
AI を活用した新しい職場アシスタント、Amazon Q
Amazon Bedrock を搭載した Amazon Q は、質問に答えるための職場の AI 搭載アシスタントです。さまざまなビジネスソフトウェアツールに接続でき、従業員、デベロッパー、技術者以外のビジネスユーザーの日常業務を支援することを目的としています。
PartyRock: Amazon Bedrock のプレイグラウンド
Amazon Bedrock が提供する PartyRock は、魅力的でユーザーフレンドリーな生成 AI アプリケーションを遊びながら構築できる場所です。ほんの数秒で、独自のアプリケーションを作成して共有し、生成 AI の世界を探訪できます。しかも、そのすべてを楽しみながら行えます。
Amazon Bedrock と基盤モデル (FM)
Amazon Bedrock は、お客様のユースケースに最適な FM を選択できるフルマネージド型サービスです。Amazon Titan や、AI21Labs、Anthropic、co: here、Meta、Stability.AI など、主要な AI スタートアップからの幅広い FM があります。
Amazon SageMaker JumpStart ML Hub
Amazon SageMaker JumpStart には、データのセキュリティを確保しながら、SageMaker 内での ML モデルの構築とデプロイを高速化する数百の組み込みアルゴリズムと事前トレーニング済みのモデルがあります。
AI コーディングコンパニオン、Amazon CodeWhisperer
Amazon CodeWhisperer は、自然言語によるコメントと、統合開発環境 (IDE) 内の以前のコードに基づいて、コード候補をリアルタイムで生成します。さまざまなプログラミング言語で動作します。
Amazon CodeWhisperer でコーディングする
Amazon CodeWhisperer は、AWS のデータと API でトレーニングされ、IDE 内の既存のコード (CodeWhisperer によって生成されたものか、ユーザーが作成したものかを問いません) を分析し、問題のあるコードを高精度で特定し、修正方法に関してインテリジェントな提案をします。カスタマイズ機能を使用すると、組織の内部 API、ライブラリ、クラス、メソッド、ベストプラクティスを組み込むことで、より正確な提案が生成されます。Amazon CodeWhisperer を使って探索し、生産性を向上させましょう。
お客様の AI コーディングコンパニオン - Amazon CodeWhisperer
Amazon Bedrock 上で構築する
Amazon Bedrock の包括的な機能により、さまざまな基盤モデル (FM) を試したり、微調整や検索拡張生成 (RAG) などの手法でデータを使用してカスタマイズしたり、マネージドエージェントを作成したりできます。Amazon Bedrock で、旅行の予約や保険金請求の処理から、広告キャンペーンの作成、在庫管理まで、複雑なビジネスタスクをすべて、コードを書かずに実行してみましょう。
Amazon Titan
Amazon Titan は AWS による強力な事前トレーニング済みモデルのファミリーで、そのままデプロイするか、データを使用して個人的にカスタマイズするかなど、さまざまなユースケースをサポートしています。
Amazon Bedrock を使って FM をコードに統合する方法
Amazon Bedrock を知り、主要な AI スタートアップや Amazon の生成 AI モデルをお客様のアプリケーションに統合する方法を理解しましょう
専用のアクセラレータで生成 AI モデルをトレーニングする
顧客が FM について、運用、構築、カスタマイズなど、何をしようとしているにしても、最もパフォーマンスが高く、費用対効果が高く、目的に合った ML インフラストラクチャを必要としています。過去 10 年間、AWS はパートナーやシリコンに投資して、高性能で低コストの ML インフラストラクチャチップオプションを幅広く提供してきました。 AWS Trainium チップと AWS Inferentia チップを使用すると、生成 AI トレーニングモデルとクラウドでの推論実行のコストが最も低くなります。
サンプルアプリケーションを試してみる
AWS で生成 AI アプリケーションを構築するには、まず Amazon CodeWhisperer をデベロッパーのコーディングツールとして使用し、次に Amazon Bedrock を使用してユーザーのケースに適した基盤モデル (FM) を選択します。必要に応じて、Amazon SageMaker JumpStart の ML Hub を使用してモデル開発を加速させることもできます。選択したモデルは、アプリケーションのニーズに合わせて AWS での追加トレーニングによってカスタマイズできます。
FM を使用して生成 AI アプリケーションをすばやく構築
Streamlit (オープンソースの Python ライブラリ)、Python、Claude、Stable Diffusion、Amazon Bedrock を使用します。画像生成からテキスト要約まで、4 つの異なるユースケースを見て、この新しいサービスの汎用性を実感してください。
LLM との首尾一貫した会話を維持
LangChain を Amazon Bedrock および Amazon DynamoDB と組み合わせて使用し、自然な対話を実現するアプリケーションを構築
多言語 Q&A で独自のナレッジベースを構築
Amazon Kendra、Amazon Translate、Amazon Comprehend、Amazon SageMaker JumpStart を使用して、検索結果を要約できる多言語ナレッジベースを構築します。
責任を持って AI で構築する
AI と ML の責任ある利用は、人類が最も困難な問題に取り組み、人間のパフォーマンスを補強し、生産性を最大化する鍵となります。AWS は、公正かつ正確な AI および ML サービスを開発し、AI および ML アプリケーションを責任を持って構築するために必要なツールとガイダンスを提供することを約束します。
その他のリソース
AI を活用した開発: 安全で耐障害性のあるアプリケーションの作成
大規模言語モデルによる生成 AI コース (DeepLearning.AI と AWS が提供)