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効率化の解除:Amazon SageMaker Pipelinesでの選択的な実行の活用
MLOpsは、しばしば機械学習(ML)モデルを本番環境で展開するための重要な学問分野ですトレーニングと展開をしたい単一のモデルに焦点を当てるのは自然なことですしかし、現実には、数十、または数百のモデルを扱うことがあり、そのプロセスには複数の複雑なステップが関与する場合もありますそのため、重要なのは...
Amazon SageMakerを使用して、オーバーヘッドイメージで自己教師ありビジョン変換モデルをトレーニングする
この記事では、Amazon SageMakerを使用して、オーバーヘッドのイメージに対して自己教師ありビジョン変換器をトレーニングする方法を示しますトラベラーズは、Amazon Machine Learning Solutions Lab(現在はGenerative AI Innovation Centerとして知られています)と協力して、このフレームワークを開発し、航空写真モデルのユースケースをサポートおよび強化しました
「HaystackパイプラインとAmazon SageMaker JumpStartを使用して、LLMsを用いたエンタープライズ検索のための本番用ジェネレーティブAIアプリケーションを構築する」
この投稿では、HaystackパイプラインとAmazon SageMaker JumpStartおよびAmazon OpenSearch ServiceからのFalcon-40b-instructモデルを使用して、エンタープライズ検索のためのエンドツーエンドの生成型AIアプリケーションを構築する方法を紹介します
「Amazon SageMaker 上での LLM を使用した多言語対応の知識型ビデオおよび音声の質疑応答システム」
「デジタルアセットは、ますますデジタル化される世界において、ビジネスにとって製品やサービス、文化、ブランドアイデンティティの重要な視覚的表現ですデジタルアセットは、記録されたユーザーの行動とともに、インタラクティブでパーソナライズされた体験を提供することにより、顧客エンゲージメントを促進し、企業がターゲットオーディエンスとより深い関係を築くことができます特定のデジタルアセットを効率的に見つけたり検索したりすることは、[…]」
「Amazon CloudWatchを使用して、Amazon SageMakerのための集中監視およびレポートソリューションを構築する」
この投稿では、複数のアカウント間でSageMakerユーザーの活動とリソースを監視するためのクロスアカウントの可観測性ダッシュボードを紹介しますこれにより、エンドユーザーとクラウド管理チームは、実行中のMLワークロード、これらのワークロードの状態、特定の時間点での異なるアカウント活動を効率的に監視できます
「Amazon SageMaker JumpStartを使用したゼロショットテキスト分類」
自然言語処理(NLP)は、機械学習(ML)の分野であり、コンピュータに人間と同じようにテキストや話された言葉を理解する能力を与えることに関心があります最近では、トランスフォーマーアーキテクチャなどの最先端のアーキテクチャが使用され、テキスト要約、テキスト分類、エンティティ認識などのNLP下流タスクでほぼ人間のパフォーマンスを実現するために使用されています
「Amazon SageMakerに展開された生成AIを使用して創造的な広告を生成する」
創造的な広告は、生成AI(GenAI)によって革命を起こす可能性がありますGenAIモデルを再トレーニングし、テキストのプロンプト(シーンやモデルによって生成されるオブジェクトを説明する文)など、モデルにいくつかの入力を提供することで、製品写真などの新しい画像の幅広いバリエーションを作成できるようになりました
「GPUを使用してAmazon SageMakerのマルチモデルエンドポイントで数千のモデルアンサンブルを展開し、ホスティングコストを最小限に抑えます」
「人工知能(AI)の導入は、さまざまな業界やユースケースで加速しています深層学習(DL)、大規模言語モデル(LLM)、生成型AIの最近の科学的な突破により、お客様はほぼ人間のような性能を持つ高度な最先端ソリューションを利用することができるようになりましたこれらの複雑なモデルでは、ハードウェアのアクセラレーションが必要とされることがありますなぜなら、それにより高速なトレーニングだけでなく、より速い推論も可能になるからです[…]」
「Amazon SageMaker StudioでSpark UIをホストする」
「Amazon SageMakerは、ビッグデータ処理のための人気のある分散コンピューティングフレームワークであるApache Sparkを使用して、分散データ処理ジョブを実行するためのいくつかの方法を提供していますSageMaker StudioノートブックとAWS Glueのインタラクティブセッションを接続して、Sparkジョブをサーバーレスクラスターで実行するために、SageMaker StudioからSparkアプリケーションをインタラクティブに実行することができますインタラクティブセッションを使用することで、[...]」
「Salesforce Data Cloudを使用して、Amazon SageMakerで独自のAIを持ち込む」
この投稿はSalesforce Einstein AIのプロダクトディレクターであるDaryl Martisと共同執筆されたものですAmazon SageMakerとSalesforce Data Cloudの統合を発表することを喜んでお知らせしますこの機能により、企業はSageMakerを使用してSalesforceデータに安全にアクセスし、SageMakerのツールを使用してAIモデルを構築、トレーニング、展開することができます推論エンドポイントは[...]です
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