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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...

「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とAmazon Rekognitionを使用して、画像内の車の位置を検出するためのコンピュータビジョンモデルを構築してトレーニングする

コンピュータビジョン（CV）は、機械学習（ML）とディープラーニングの最も一般的な応用の一つです使用例は、自動運転車、ソーシャルメディアプラットフォームでのコンテンツモデレーション、がん検出、自動欠陥検出などがありますAmazon Rekognitionは、オブジェクト検出、ビデオセグメント検出、コンテンツモデレーションなどのCVタスクを実行できる、完全に管理されたサービスです

「Amazon SageMakerを使用して数千のMLモデルのトレーニングと推論をスケール化する」

数千のモデルのトレーニングとサービスには、堅牢でスケーラブルなインフラストラクチャが必要ですそれがAmazon SageMakerの役割ですSageMakerは、開発者やデータサイエンティストが迅速にMLモデルを構築、トレーニング、展開できる、完全に管理されたプラットフォームです同時に、AWSクラウドインフラストラクチャを使用することで、コスト削減のメリットも提供しますこの記事では、Amazon SageMaker Processing、SageMakerトレーニングジョブ、SageMakerマルチモデルエンドポイント（MME）などのSageMakerの機能を使用して、コスト効果の高い方法で数千のモデルをトレーニングおよびサービスする方法について説明します説明されているソリューションで始めるには、GitHubの関連するノートブックを参照してください

「Amazon SageMakerを使用して、生成AIを使ってパーソナライズされたアバターを作成する」

生成AIは、エンターテイメント、広告、グラフィックデザインなど、さまざまな産業で創造プロセスを向上させ、加速させるための一般的なツールとなっていますそれにより、観客によりパーソナライズされた体験が可能となり、最終製品の全体的な品質も向上します生成AIの一つの重要な利点は、ユーザーに対してユニークでパーソナライズされた体験を作り出すことです例えば、[…]

「Amazon SageMakerを使用して、薬剤探索を加速するためのタンパク質折り畳みワークフローを構築する」

薬の開発は、数千種類の薬候補をスクリーニングし、計算や実験的な手法を用いてリードを評価するという複雑で長いプロセスですマッキンゼーによると、1つの薬を疾患ターゲットの同定、薬のスクリーニング、薬のターゲットの検証、そして最終的な商業化までには、10年かかり、平均で26億ドルの費用がかかるとのことです[...]

「Amazon SageMaker StudioでAmazon SageMaker JumpStartを使用して安定したDiffusion XLを利用する」

「今日、私たちはお知らせすることを喜んでいますStable Diffusion XL 1.0（SDXL 1.0）がAmazon SageMaker JumpStartを通じて顧客に利用可能ですSDXL 1.0は、Stability AIからの最新の画像生成モデルですSDXL 1.0の改良点には、さまざまなアスペクト比でのネイティブな1024ピクセルの画像生成が含まれていますプロフェッショナルな使用を目的としており、高解像度に合わせてキャリブレーションされています...」

「Amazon Transcribe Toxicity Detectionを使用して、会話中の有害な言語をフラグ付けします」

オンラインのソーシャルネットワーキングやオンラインゲームなどの活動が増えるにつれて、しばしば敵意や攻撃的な行動が見られ、それによってヘイトスピーチやサイバーいじめ、嫌がらせなどの不要な表現が引き起こされることがあります例えば、多くのオンラインゲームコミュニティでは、ユーザー間のコミュニケーションをサポートするためにボイスチャット機能を提供していますボイスチャットは通常、友好的なコミュニケーションを促進しますが、

AWS Inferentia2を使用して、安定したディフュージョンのパフォーマンスを最大化し、推論コストを低減します

生成型AIモデルは、最近の数ヶ月間で急速に成長しており、リアルなテキスト、画像、コード、音声の作成能力において印象的な能力を持っていますこれらのモデルの中でも、Stable Diffusionモデルは、テキストのプロンプトに基づいて高品質な画像を作成するというユニークな強みを持っていますStable Diffusionは、[…]を含む様々な高品質な画像を生成することができます

「パットスナップがAmazon SageMaker上で低遅延と低コストでGPT-2推論を使用した方法」

このブログ投稿は、パッツナップのシニア自然言語処理エンジニアである白子龍によって共同執筆され、序文も含まれていますGoogleやAmazonで何かを検索する際に、オートコンプリートの提案機能にはおなじみのものがありますこれらのシナリオでの検索語句は、私たちが日常生活で使用するかなり一般的なキーワードや表現ですが、[...]

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