Amazon Web Services ブログ
Category: Artificial Intelligence
RAGを活用した Stable Diffusion のプロンプト改善
テキストからの画像生成 (text-to-Image) は、AIの急速に成長している分野であり、メディアとエンターテインメント、ゲーム、eコマース製品の視覚化、広告とマーケティング、建築設計と視覚化、芸術作品、医療画像など、さまざまな分野で応用されています。
このブログでは、検索拡張生成(RAG) の力を利用して Stable Diffusion モデルに送信されるプロンプトを強化する方法を示します。Amazon Bedrock と SageMaker JumpStart では、大規模言語モデル (LLM) を使用して、プロンプト生成用の独自の AI アシスタントを数分で作成できます。
クラウドを用いた PGA ツアーでのボール位置追跡システム
PGAツアーはゴルフの観戦体験を向上させるために、リアルタイムのデータを活用しています。次世代のボール位置トラッキングシステムの開発のため、Amazon Generative AI Innovation Center (GAIIC) は、PGAツアーのイベントで得たデータを用いて、畳み込みニューラルネットワークを連結したパイプラインを開発しました。この投稿では、そのパイプラインの開発とパフォーマンスの評価について説明します。
ファイザー、AWS の産業用エッジサービスでバイオリアクターの効率を高める
世界有数のバイオ医薬品メーカーであるファイザーは、機械学習 (ML)と人工知能 (AI) を用いて哺乳動物細胞 […]
AWS Weekly Roundup — Amazon ECS、RDS for MySQL、EMR Studio、AWS コミュニティなど — 2024 年 1 月 22 日
いつものことですが、1月22日週、Amazon Web Services (AWS) の世界では多くのことが起 […]
Stability AI Japan の Japanese Stable LM Instruct Alpha 7B v2 が Amazon SageMaker JumpStart で使えるようになりました
この度、LLM を AWS 上で簡単にデプロイしたりファインチューニングできるサービスである Amazon SageMaker JumpStart において、Stability AI 社が開発した日本語 LLM である Japanese Stable LM Instruct Alpha 7B v2 が利用可能になりました。本記事では、SageMaker JumpStart を通じて Japanese Stable LM Instruct Alpha 7B v2 モデルを探して、ノーコード、および SageMaker Python SDK でデプロイする方法を解説します。
Amazon Redshift Serverless と Amazon SageMaker によるスケーラブルな大規模データ活用基盤のコストベンチマーク
AI/ML(機械学習)の技術を実ビジネスに活用できるか検証するPoC(Proof of Concept:概念実 […]
Amazon Bedrock および Amazon OpenSearch Service を使用して IMDb データセット上に生成系 AI 会話型検索アシスタントを構築する方法
このブログでは、大規模言語モデル(LLM)、Amazon Bedrock、Amazon OpenSearch […]
組織内での AWS CDK 利用拡大のためのベストプラクティス
企業はクラウド移行の加速を常に追求しています。Infrastrcture as Code (IaC) は、クラウドリソースを効率的に自動化および管理するうえで不可欠です。AWS Cloud Development Kit(AWS CDK) を使用すると、お気に入りのプログラミング言語でクラウドインフラストラクチャをコードとして定義し、AWS CloudFormation を使用してデプロイできます。この記事では、組織内での CDK の採用を加速するための戦略とベストプラクティスについて説明します。この記事を読むことで、パイロットプロジェクトから得た教訓をプラットフォームエンジニアリングを通じて組織全体に広げる方法を学ぶことができます。再利用可能なコンポーネントの構築を通じて複雑さを軽減し、開発者ツールを介した高速かつ安全なデプロイ、内部開発者ポータル(IDP) によるプロジェクトのスタートアップの加速などの方法を学びます。CDK コミュニティへの参加とそこからのメリットについても述べます。
製造現場でデータドリブンとクラフトマンシップは交わるのか?
ものづくり白書2023では、日本の製造業について「我が国の生産現場は、高度なオペレーション・熟練技能者の存在によって、現場の最適化・高い生産性に強みを持つ」と分析しており、熟練技能者がクラフトマンシップを発揮して高い現場力を維持していることが強みという認識が示されています。一方で、「海外の先進企業は、データ連携や生産技術のデジタル化・ 標準化に強みを持ち、企業の枠を越えた最適化を実現」という表現で日本と海外先進企業の違いを分析しています。日本の製造業が今後さらに競争力を高めていくためには、高い現場力による部分最適と、データ連携によるデータドリブンなオペレーションと全体最適とを両立させることが鍵となりそうです。本ブログでは、部分最適と全体最適という一見すると相反したものを目指すデータドリブンとクラフトマンシップが交わるのか?について考察していきます。
AWS Weekly Roundup—Amazon Route53、Amazon EventBridge、Amazon SageMaker など – 2024 年 1 月 15 日
新年の始まりである 1 月に何か新しいことを学ぼうという抱負を持った方も多いと思います。何か新しいことを学び、 […]