Amazon Sagemaker Jumpstart を搭載した大規模言語モデルが Redshift ML で利用可能に

投稿日: 2024年8月6日

Amazon Redshift ML を使用すると、使い慣れた SQL コマンドを使用して、Redshift データに機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイできます。Redshift ML の一部として、一般に公開されている事前トレーニング済みの LLM を Amazon SageMaker JumpStart で使用できるようになりました。たとえば、LLM を使用して、Redshift テーブル内のデータに対するフィードバックの要約、エンティティ抽出の実行、感情分析を行うことができます。Redshift ML の大規模言語モデルが一般公開されました。これにより、生成 AI の力をデータウェアハウスにもたらすことができます。

この機能により、Amazon Redshift ML では、テキストの要約や分類などの生成 AI のタスクを実行するためのカスタム機械学習パイプラインの構築の複雑さが解消されます。開始するには、SageMaker Jumpstart でサポートされているテキストベースの LLM の 1 つを使用してエンドポイントを作成し、そのエンドポイントを参照する Redshift ML モデルを作成します。すると、Redshift ML のデータを使用して Redshift ML を介して標準 SQL コマンドで LLM エンドポイントの呼び出しを開始できます。

Amazon Redshift での Amazon Sagemaker Jumpstart の大規模言語モデルのサポートは、Amazon Redshift が利用可能で、Amazon Sagemaker Jumpstart が利用できる場合に利用可能となりました。詳細については、Amazon Redshift データベースデベロッパーガイドをご覧ください。