SageMaker JumpStart 기반 NVIDIA NIM으로 프로덕션 준비가 완료된 신약 개발 및 로보틱스 파이프라인 구축
이제 Amazon SageMaker JumpStart를 사용하면 생명과학 및 물리 AI 전용으로 구축된 4개의 NVIDIA NIM 모델(ProteinMPNN, Nemotron-3.5B-Instruct, MSA Search NIM, Cosmos Reason)을 클릭 한 번으로 배포할 수 있습니다. NVIDIA NIM™ 은 모든 NVIDIA 가속 인프라에 최신 AI 모델을 신속하게 배포할 수 있도록 사전 구축되고 최적화된 추론 마이크로서비스를 제공합니다. 이러한 모델은 단백질 설계, 출력 구성이 가능한 추론, 물리적 세계에 대한 이해를 아우르는 고급 기능을 제공하므로 고객은 AWS 인프라에 기반한 생명과학 연구, 신약 개발, 임바디드 AI 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있습니다.
ProteinMPNN은 구조적 데이터 기반의 빠르고 효율적인 단백질 서열 최적화를 지원합니다. 이 NIM은 결합 친화도와 안정성이 향상된 고품질 서열을 형성하며, 실험 결과를 통해 검증되었습니다. 확장성과 유연성을 고려하여 설계된 ProteinMPNN은 단백질 엔지니어링 워크플로에 원활하게 통합되어 효소 설계, 치료 개발과 같은 분야에 혁신을 일으킵니다.
MSA Search NIM은 GPU 가속 다중 서열 정렬(MSA)을 지원하여 쿼리 아미노산 서열을 단백질 서열 데이터베이스 세트와 비교합니다. 이러한 데이터베이스에서 쿼리와 유사한 서열을 검색한 다음 단백질의 길이와 모티프가 다른 경우에도 유사한 영역을 설정하도록 서열 모음을 정렬합니다.
Nemotron-3.5B-Instruct는 뛰어난 추론 성능, 기본 도구 호출 지원, 256k 토큰 컨텍스트 창을 통한 확장된 컨텍스트 처리 기능을 제공합니다. 이 모델은 효율적인 하이브리드 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 사용하여 에이전트 및 코딩 워크로드에 대해 이전 모델보다 높은 처리량을 보장하는 동시에, 더 큰 모델의 추론 깊이를 유지합니다. 다중 에이전트 워크플로 구축, 개발자 생산성 도구, 프로세스 자동화, 과학 및 수학적 추론 분석 등에 이상적입니다.
Cosmos Reason은 물리적 AI와 로봇을 위한 개방적이고 사용자 정의가 가능한 추론 비전 언어 모델(VLM)입니다. 이를 통해 로봇과 비전 AI 에이전트는 사전 지식, 물리학적 이해, 상식을 발휘해 인간처럼 추론하여 현실 세계를 이해하고 행동할 수 있습니다. 이 모델은 공간, 시간, 기본 물리학을 이해하며, 구현된 에이전트가 다음에 어떤 단계를 밟을지 추론하는 계획 모델 역할을 할 수 있습니다.
SageMaker JumpStart를 사용하면 고객은 몇 번의 클릭만으로 이러한 모델을 배포하여 특정 AI 사용 사례를 해결할 수 있습니다.
이 모델을 시작하려면 SageMaker 콘솔의 SageMaker JumpStart 모델 카탈로그로 이동하거나 SageMaker Python SDK를 사용하여 모델을 AWS 계정에 배포하세요. SageMaker JumpStart에서 파운데이션 모델을 배포하고 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker JumpStart 설명서를 참조하세요.