Search Results AWS Identity and Access Management

「Amazon QuickSightでワードクラウドとしてAmazon Comprehendの分析結果を可視化する」

自由形式のテキスト文書のリポジトリで洞察を探すことは、藁の中の針を探すようなものです従来のアプローチでは、単語のカウントや他の基本的な分析を使用して文書を解析することがありますが、Amazon AIと機械学習（ML）ツールの力を活用することで、より深い内容の理解を得ることができます[…]

言語の壁を乗り越えるシームレスなサポートのためにAmazon Translateでアプリケーションログを翻訳する

この投稿では、アプリケーションログが英語以外の言語で表示される場合に、開発者やサポートチームがデバッグやサポートを行う際に直面する課題について取り上げます提案される解決策は、CloudWatchの非英語ログを自動的にAmazon Translateを使用して翻訳し、解決策を環境に展開するためのステップバイステップのガイダンスを提供します

「Amazon SageMakerは、個々のユーザーのためにAmazon SageMaker Studioのセットアップを簡素化します」

今日は、Amazon SageMakerの簡素化されたクイックセットアップエクスペリエンスの提供をお知らせいたしますこの新機能により、個々のユーザーはデフォルトのプリセットでAmazon SageMaker Studioを数分で起動することができますSageMaker Studioは、機械学習（ML）のための統合開発環境（IDE）ですMLプラクティショナーは、データの準備からモデルの構築まで、すべてのML開発ステップを実行することができます

「Amazon SageMaker Pipelinesを使用した機械学習ワークフローの構築のためのベストプラクティスとデザインパターン」

この投稿では、SageMakerパイプラインの価値を最大化し、開発体験をシームレスにするためのベストプラクティスをいくつか紹介しますまた、SageMakerパイプラインを構築する際の一般的なデザインシナリオとパターンについても説明し、それらに対処するための例も提供します

「モデルガバナンスを向上させるために、Amazon SageMaker Model Cardsの共有を利用してください」

MLガバナンスの一環として利用可能なツールの1つは、Amazon SageMaker Model Cardsですこのツールは、モデルのライフサイクル全体での文書化を中央集権化して標準化することにより、モデル情報の真実の一元化を可能にします SageMakerモデルカードにより、モデルの設計、構築、トレーニング、評価など、モデルのライフサイクルを可視化するための標準化が可能になりますモデルカードは、監査や文書化の目的で信頼性のあるビジネスおよび技術メタデータの真実の一元化を意図していますモデルの重要な情報を提供するファクトシートとなります

「Amazon Kendraを使用して、Adobe Experience Managerのコンテンツを賢く検索する」

この投稿では、Amazon Kendra AEMコネクタを設定してコンテンツをインデックス化し、AEMのアセットとページを検索する方法を紹介しますコネクタはまた、各ドキュメントのアクセス制御リスト（ACL）情報も取り込みますACL情報は、ユーザーがアクセス権を持っているものに絞り込まれた検索結果を表示するために使用されます

「Amazon SageMaker JumpStartを使用して、Generative AIとRAGを活用して安全なエンタープライズアプリケーションを構築する」

この投稿では、AWS Amplifyを使用してセキュアなエンタープライズアプリケーションを構築し、Amazon SageMaker JumpStart基盤モデル、Amazon SageMakerエンドポイント、およびAmazon OpenSearch Serviceを呼び出して、テキストからテキストまたはテキストから画像への変換、およびRetrieval Augmented Generation（RAG）の作成方法を説明しますこの投稿を参考にして、AWSサービスを使用してジェネレーティブAI領域のセキュアなエンタープライズアプリケーションを構築するために利用できます

「Amazon SageMaker JumpStart上で、生成型AIベースのコンテンツモデレーションソリューションを構築する」

この記事では、マルチモーダルな事前学習と大規模な言語モデル（LLM）を使用した画像データのコンテンツモデレーションの新しい手法を紹介しますマルチモーダルな事前学習により、興味のある質問のセットに基づいて直接画像のコンテンツをクエリすることができ、モデルはこれらの質問に答えることができますこれにより、ユーザーは画像とチャットして、組織のポリシーに違反するような不適切なコンテンツが含まれているかを確認することができますLLMの強力な生成能力を利用して、安全/危険なラベルやカテゴリータイプを含む最終的な意思決定を生成しますさらに、プロンプトを設計することで、LLMに指定された出力形式（JSON形式など）を生成させることができます設計されたプロンプトテンプレートにより、LLMは画像がモデレーションポリシーに違反しているかどうかを判断し、違反のカテゴリーを特定し、なぜ違反しているのかを説明し、構造化されたJSON形式で出力を提供することができます

AIの生成体験を向上させる Amazon SageMakerホスティングでのストリーミングサポートの導入

「Amazon SageMakerリアルタイム推論を通じたレスポンスストリーミングの提供を発表し、大変興奮していますこれにより、チャットボット、仮想アシスタント、音楽ジェネレータなどの生成型AIアプリケーションのインタラクティブな体験を構築する際に、SageMakerリアルタイム推論を使用してクライアントに連続的に推論レスポンスをストリーミングできるようになりましたこの新機能により、レスポンス全体が生成されるのを待つのではなく、利用可能な場合にすぐにレスポンスをストリーミング開始できますこれにより、生成型AIアプリケーションの最初のバイトまでの時間を短縮できますこの記事では、インタラクティブなチャットのユースケースに対して、新しいレスポンスストリーミング機能を使用したSageMakerリアルタイムエンドポイントを使用してストリーミングWebアプリケーションを構築する方法を紹介しますサンプルデモアプリケーションのUIにはStreamlitを使用しています」

Amazon SageMaker Model Cardの共有を利用して、モデルのガバナンスを向上させる

MLガバナンスの一環として利用可能なツールの1つは、Amazon SageMaker Model Cardsですこのツールは、モデルのライフサイクル全体でのドキュメントの集中管理と標準化を通じて、モデル情報の真実の単一ソースを作成する能力を持っています SageMakerモデルカードにより、モデルの設計、構築、トレーニング、評価からモデルのライフサイクルを可視化するために、モデルのドキュメント化方法を標準化することができますモデルカードは、監査やドキュメンテーションの目的で信頼性のあるビジネスおよび技術メタデータの真実の単一ソースとなることを目指していますモデルの重要な事実を提供するファクトシートとなります

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