Crie pipelines de descoberta de medicamentos e robótica prontos para produção com NVIDIA NIMs no SageMaker JumpStart
Agora, o Amazon SageMaker JumpStart permite implantar com um clique quatro modelos NVIDIA NIMs criados especificamente para IA voltada a biociências e física: ProteinMPNN, Nemotron-3.5B-Instruct, MSA Search NIM e Cosmos Reason. O NVIDIA NIM™ fornece microsserviços de inferência predefinidos e otimizados para implementar rapidamente os modelos de IA mais recentes em qualquer infraestrutura acelerada pela NVIDIA. Esses modelos oferecem recursos avançados que abrangem design de proteínas, raciocínio com resultados configuráveis e compreensão do mundo físico. Usando esses recursos, os clientes podem acelerar pesquisas de biociências, descoberta de medicamentos e aplicações incorporadas de IA na infraestrutura da AWS.
O ProteinMPNN oferece otimização rápida e eficiente de sequências de proteínas orientada por dados estruturais. Esse NIM gera sequências de alta qualidade com afinidade e estabilidade de ligação aprimoradas, validadas por resultados experimentais. Projetado para escalabilidade e flexibilidade, o ProteinMPNN se integra perfeitamente aos fluxos de trabalho de engenharia de proteínas, transformando aplicações como design de enzimas e desenvolvimento terapêutico.
O MSA Search NIM oferece alinhamento de sequências múltiplas (MSA) acelerado por GPU de uma sequência de aminoácidos de consulta com base em um conjunto de bancos de dados de sequências de proteínas. Essa consulta é usada para pesquisar bancos de dados em busca de sequências semelhantes. A coleção de sequências é alinhada para estabelecer regiões semelhantes, mesmo quando as proteínas têm comprimentos e motivos diferentes.
O Nemotron-3.5B-Instruct proporciona alto desempenho de raciocínio, suporte nativo para chamadas de ferramentas e processamento de contexto estendido com uma janela de contexto de tokens de 256 k. Esse modelo emprega uma arquitetura híbrida eficiente de mistura de especialistas (MoE) para garantir maior throughput do que seus antecessores para workloads de codificação e agentes, mantendo a profundidade de raciocínio de um modelo maior. Ele é ideal para criar fluxos de trabalho multiagente, ferramentas de produtividade para desenvolvedores, automação de processos e análise de raciocínio científico e matemático, entre outras finalidades.
O Cosmos Reason é um modelo de linguagem visual (VLM) aberto, personalizável e racional para IA física e robótica. Ele permite que robôs e agentes de IA visual raciocinem como humanos, usando conhecimento prévio, compreensão da física e bom senso para entender e realizar ações no mundo real. Esse entendimento de espaço, tempo e física fundamental permite que ele atue como um modelo de planejamento para raciocinar e definir as etapas que podem ser seguidas por um agente incorporado.
Com o SageMaker JumpStart, os clientes podem implantar qualquer um desse modelos com apenas alguns cliques para abordar casos de uso de IA específicos.
Para começar a usar esses modelos, navegue até o catálogo de modelos do SageMaker JumpStart no SageMaker Studio ou use o SageMaker Python SDK para implantá-los na sua conta da AWS. Para obter mais informações sobre a implantação e o uso de modelos de base no SageMaker JumpStart, consulte a documentação do Amazon SageMaker JumpStart.