投稿日: Nov 10, 2022
Amazon SageMaker JumpStart が、テキスト生成用の Bloom、画像生成用の Stable Diffusion という、最先端の基礎モデル 2 つの提供を開始しました。新しく追加されたモデルには、SageMaker Studio 内の SageMaker Python SDK API および SageMaker JumpStart UI を使用してアクセスできます。
Bloom は、文を完成させたり、複数の長い段落を生成したりすることが可能で、46 言語に対応しています。生成されたテキストは、人間が書いたものと区別がつかないほどです。今回のリリースには、テキスト生成用の Bloom-560m、Bloom-1b1、Bloom-1b7 モデルが含まれます。Stable Diffusion は、入力されたテキストにきわめて忠実、かつリアルな画像を生成することで知られています。
Amazon SageMaker JumpStart は、SageMaker の機械学習 (ML) ハブであり、350 以上の組み込みアルゴリズム、事前トレーニング済みモデル、事前構築済みソリューションテンプレートを提供し、お客様が ML の活用を迅速に開始できるよう支援します。JumpStart でホストされている事前トレーニング済みモデルは、TensorFlow、PyTorch、Hugging Face、MXNet といった一般的なモデルハブから公開されている最先端 (SOTA) のモデルであり、オブジェクト検出、テキスト分類、テキスト生成などの一般的な ML タスクをサポートしています。データサイエンティストや ML プラクティショナーが迅速かつ安全に作業を開始できるように、コンテンツは AWS リポジトリに保存され、SageMaker 機能と互換性のあるトレーニングスクリプトおよび推論スクリプトと共に提供されます。独自のデータを使用してモデルを微調整したり、推論に使用するためにそのままデプロイしたりできます。
これらのモデルはいずれも、Amazon SageMaker を提供中のすべてのリージョンで利用可能です。
各モデルの使用方法の詳細については、Bloom のローンチブログおよび Stable Diffusion のローンチブログをご覧ください。SageMaker JumpStart で利用可能なモデルをすべて確認するには、SageMaker JumpStart ML ハブをご覧ください。