「Amazon Web Servicesでの生成型AIアプリの構築 – 私の最初の経験」

Building a Generative AI App with Amazon Web Services - My First Experience

48時間のAmazon Bedrock＆SageMakerハッカソン

大企業は生成AIに対して完全に何をすべきかはわかっていませんが、何かしら行いたいと考えています。

中には、内部のハッカソンでこの技術を探求しているところもあります。

私はオーストラリアの「ビッグフォー」と呼ばれる銀行のエンジニア兼データサイエンティストとして、過去1か月間にわたって3回もこのようなエキサイティングなイベントに引っ張られてきました。

なぜハッカソンなのでしょうか？

• 「Amazon SageMakerを使用したRLHFによるLLMsの改善」
• 「ソフトロボットは自分自身を繰り返し膨張させることで歩く」
• 「ChatGPTは画像を生成することができるようになりました」

それは、企業の知識労働者（技術的、非技術的両方の人々）が、生成AIのユースケースをブレインストーミングし、市場で利用可能なAIツールスタックをテストし、意思決定者がレビューするための動作するプロトタイプを素早く作成するための素晴らしい方法として機能するからです。

あなたには何がありますか？

• 日常業務から離れること（ボスには冗談です！）
• スタートアップとイノベーションのスキルを向上させること
• Gen-AIは破壊的なテクノロジーです。遅れを取らずに参加しましょう
• 異なるクラウドパブリックベンダー（例：AWS vs Microsoft）からのAIスタックの実践的な経験を得ること

最後のポイントは重要です。

あなたの会社がエンタープライズ生成AIの最新ツールを探求するためにあなたに報酬を支払うことは、日常ではありません。

この記事では、私がフェローアナリスト、エンジニア、データサイエンティストに向けてAmazon Web Services（AWS）のAIスタックと遊ぶ中での経験を共有したいと思います。

AWSの親切な方々が、ハッカソン参加者に以下のアクセス権を提供してくれました：

1. テキストとイメージの基礎モデルにアクセスするためのAWS SageMaker JumpStart
2. 会社のデータに基づいてチャットボットを調整するためのAWS BedrockのGuru
3. 製品をプレゼンテーションするためのクイックなプルーフオブコンセプトアプリを展開するためのStreamlit

さあ、始めましょう！

AWSの生成AIスタック

生成AIには大規模なデータセットと膨大な計算能力が必要であり、そのデータ上で巨大なニューラルネットワークを訓練するため、パブリッククラウドは理想的なプラットフォームの選択肢です。

Amazon、Google、Microsoftなどの主要なパブリッククラウドプロバイダーは、…

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