Category: Amazon SageMaker

生成 AI アプリケーションの構築には、適切な日本語大規模言語モデル (LLM) の選定と活用が不可欠です。A […]

人生はいつも幸せだとは限らず、苦しいときもあります。それでも、私たちは歩みを共にする人たちと喜びや苦しみを分か […]

生成 AI の人気が高まる中、企業は基盤モデル (FM) について詳しく調査し、ビジネスにもたらすメリットを実 […]

このたび、弊社ではデータ活用によるビジネス変革を体感するワークショップを開催する運びとなりました。本ワークショ […]

製造業、特に化学、素材や製薬の事業では自社製品の新しい用途の発見が新規市場の開拓に欠かせません。富士フイルムが […]

Amazon Bedrock では、主要な人工知能 (AI) 企業が提供する高性能な基盤モデル (FM) を利 […]

生成 AI の進化を支える大規模言語モデルの開発及び運用に掛かるコスト、計算機リソースの確保は多くの企業が抱える大きな課題です。AWS では機械学習 (ML) アクセラレーターチップ AWS Trainium、AWS Inferentia2 を自社開発し、これらの課題解決に取り組んでいます。（Anthropic では AWS Trainium、Inferentia の活用を表明しています）
本ブログでは、前半で、AWS Trainium 搭載 Amazon EC2 Trn1 インスタンスを活用した日本語大規模言語モデルの開発事例、大規模分散学習の課題及び実現方法について解説します。
ブログ後半では、公開された日本語大規模モデルを Inferentia2 搭載 Amazon EC2 Inf2 インスタンス上で推論実行する方法について、手順を追って解説します。

AWS Summit は、世界中のさまざまな場所でイベントが開催されるなど、世界を揺るがし続けています。AWS […]

AWS では、Extension for Stable Diffusion on AWS というソリューションを提供しています。このソリューションは OSS の Stable Diffusion Web UI の拡張機能で、モデルのファインチューニングと推論をクラウド上のリソースにオフロードすることで、複数ユーザーによる大規模な利用を可能にします。この拡張機能を使用すると、お客様は Amazon SageMaker 上で Stable Diffusion のモデルトレーニング、ファインチューニング、推論を簡単に実行できます。SageMaker のマネージドな分散学習と高性能の GPU インスタンスを活用することで、必要な時だけ高パフォーマンスのリソースを利用できます。また、 CloudFormation テンプレートを使ってリソースをプロビジョニングすることで、手動設定に伴う複雑さやミスを回避できます。

4月1日はエイプリルフールです。約 10 年前、一部のテクノロジー企業は、読者を喜ばせるために、面白いが、実行 […]