Готовые модели для роботов или разработки лекарств на базе NVIDIA NIM в SageMaker JumpStart
Amazon SageMaker JumpStart теперь позволяет одним щелчком мыши развертывать четыре модели NVIDIA NIM, специально разработанные для биологических наук и физического искусственного интеллекта (ИИ): ProteinMPNN, Nemotron-3.5B-Instruct, MSA Search NIM и Cosmos Reason. NVIDIA NIM™ представляют собой оптимизированные микросервисы логического вывода для быстрого развертывания новейших моделей ИИ в любой инфраструктуре с ускорителями NVIDIA. Эти модели предоставляют продвинутые возможности, включая проектирование белков, логический вывод с настраиваемыми выходными данными, а также анализ физического мира, позволяя клиентам ускорить исследования в области биологических наук, разработку лекарственных препаратов и внедрение приложений физического ИИ на основе инфраструктуры AWS.
ProteinMPNN обеспечивает быструю и эффективную оптимизацию последовательностей белков на основе структурных данных. Этот микросервис NIM генерирует высококачественные последовательности с повышенной связывающей способностью и стабильностью, подтвержденные экспериментальными результатами. Модель ProteinMPNN разработана для обеспечения масштабируемости и гибкости. Она легко интегрируется в рабочие процессы инженерии белков, трансформируя такие задачи, как разработка ферментов и терапевтических препаратов.
MSA Search NIM позволяет использовать GPU-ускорение для множественного выравнивания последовательностей, принимая в качестве запроса последовательность аминокислот и задействуя набор баз данных последовательностей белков. Она находит в этих базах последовательности, подобные запросу, а затем сопоставляет набор последовательностей для определения схожих областей, даже если белки имеют разную длину и мотивы.
Nemotron-3.5B-Instruct обеспечивает высокопроизводительный логический вывод, поддерживает встроенный вызов инструментов и расширенную обработку контекста с контекстным окном в 256 тыс. токенов. В этой модели используется эффективная гибридная архитектура Mixture-of-Experts («смесь экспертов», MoE), обеспечивающая более высокую пропускную способность по сравнению с предшественниками для рабочих нагрузок агентов и написания кода при сохранении глубины аргументации, характерной для моделей большего размера. Она идеально подходит для создания многоагентных рабочих процессов, инструментов повышения эффективности разработки, автоматизации процессов, анализа научных и математических рассуждений и для других задач.
Cosmos Reason – это открытая и настраиваемая зрительно-языковая модель (VLM) для физического ИИ и робототехники. Она позволяет роботам и агентам ИИ с машинным зрением мыслить подобно людям, используя предварительные знания, понимание физики и здравый смысл для анализа реального мира и совершения в нем действий. Данная модель понимает пространство, время и фундаментальную физику и может служить в качестве модели планирования для определения дальнейших действий агента физического ИИ.
Используя SageMaker JumpStart, клиенты могут развернуть любую из этих моделей всего несколькими щелчками мыши для своих примеров использования искусственного интеллекта.
Чтобы начать работу с этими моделями, откройте каталог моделей SageMaker JumpStart в консоли SageMaker или воспользуйтесь пакетом средств разработки ПО (SDK) SageMaker для Python, чтобы развернуть модели в своем аккаунте AWS. Подробные инструкции о развертывании и использовании базовых моделей в SageMaker JumpStart см. в документации Amazon SageMaker JumpStart.