運用 SageMaker JumpStart 上的 NVIDIA NIMs 建置可投入生產環境的藥物研發與機器人管道
Amazon SageMaker JumpStart 現在支援一鍵部署四款專為生物科學與實體 AI 打造的 NVIDIA NIMs 模型：ProteinMPNN、Nemotron-3.5B-Instruct、MSA Search NIM 與 Cosmos Reason。NVIDIA NIM™ 提供預先建置且最佳化的推論微服務，可在任何 NVIDIA 加速的基礎設施上快速部署最新 AI 模型。這些模型帶來橫跨蛋白質設計、可設定輸出的推理，以及對物理世界理解的先進能力，協助客戶在 AWS 基礎設施上加速生物科學研究、藥物探索與具身 AI 應用。
ProteinMPNN 可在結構資料引導下，實現快速且高效率的蛋白質序列最佳化。此 NIM 可產生高品質序列，具備更佳的結合親和力與穩定性，並已透過實驗結果驗證。ProteinMPNN 以可擴展性與彈性為設計核心，可無縫整合至蛋白質工程工作流程，為酵素設計與治療性開發等應用帶來轉型。
MSA 搜尋 NIM 支援以 GPU 加速的多序列比對 (MSA)，可將查詢胺基酸序列與一組蛋白質序列資料庫進行比對。系統會在這些資料庫中搜尋與查詢相似的序列，並將所收集的序列加以對齊，以建立相似區域──即使蛋白質具有不同的長度與基序亦然。
Nemotron-3.5B-Instruct 可提供高效能的推理表現、原生工具呼叫支援，以及具備 256k token 內容視窗的延伸內容處理能力。此模型採用高效的混合式混合專家 (MoE) 架構，確保針對代理式和編碼工作負載提供比其前代模型更高的輸送量，同時保有更大型模型的推論深度。 它非常適合用於建置多代理程式工作流程、開發人員生產力工具、流程自動化，以及科學與數學推理分析等各式應用。
Cosmos 推理是一款開放、可自訂的推理視覺語言模型 (VLM)，專為實體 AI 與機器人設計。它讓機器人與視覺 AI 代理程式能像人類一樣推理，運用先驗知識、物理理解與常識，在真實世界中理解並採取行動。此模型可理解空間、時間與基礎物理，並可作為規劃模型，用於推理具身代理接下來可能採取的步驟。
透過 SageMaker JumpStart，客戶只需點擊幾下，即可部署任何一種模型來滿足其特定 AI 使用案例。
若要開始使用這些模型，請前往 SageMaker 主控台中的 SageMaker JumpStart 模型目錄，或使用 SageMaker Python SDK 將模型部署至您的 AWS 帳戶。如需在 SageMaker JumpStart 中部署與使用基礎模型的詳細資訊，請參閱 Amazon SageMaker JumpStart 文件。