SageMaker Canvas から微調整された基盤モデルを本番環境に移行する

投稿日: 2024年7月19日

Amazon SageMaker Canvas が SageMaker リアルタイム推論エンドポイントへの微調整された基盤モデル (FM) のデプロイをサポートするようになりました。これにより、生成 AI 機能を本番環境にデプロイし、Canvas ワークスペースの外部で利用できるようになりました。SageMaker Canvas は、アナリストや市民データサイエンティストが正確な ML 予測を生成したり生成 AI 機能を利用したりできるようにする、コーディング不要のワークスペースです。

SageMaker Canvas では、Amazon Titan Express、Falcon-7B-Instruct、Falcon-40B-Instruct、Flan-T5 のバリエーションなど、Amazon Bedrock と SageMaker JumpStart を搭載した微調整 FM にアクセスできます。データセットをアップロードし、微調整する FM を選択すると、SageMaker Canvas が自動的にモデルを作成および調整して、特定のユースケースのパターンやニュアンスに合わせて FM を調整し、モデルの応答のパフォーマンスを向上させます。
本日より、微調整された FM を SageMaker エンドポイントにデプロイできるようになりました。これにより、SageMaker Canvas ワークスペースの外部にあるアプリケーションに生成 AI 機能を簡単に統合できるようになります。

開始するには、SageMaker Canvas にログインして微調整された FM にアクセスします。任意のモデルを選択し、無期限や特定の期間など、適切なエンドポイント設定でデプロイします。SageMaker 推論料金はデプロイされたモデルに適用されます。新しいユーザーの場合は、AWS コンソールから SageMaker Canvas を直接起動すると、最新バージョンを使用できます。既存ユーザーの場合は、[ログアウト] をクリックして再度ログインすると、最新バージョンの SageMaker Canvas を使用できます。

この拡張された機能は現在、SageMaker Canvas がサポートされているすべての AWS リージョンで利用できます。詳細については、SageMaker Canvas の製品マニュアルを参照してください。