Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon SageMaker
Llama 3.x モデルのファインチューニングを Amazon SageMaker Pipelines の新しいビジュアルデザイナーで自動化する
Amazon SageMaker Pipelines のビジュアルデザイナーを使用して、生成AIモデルのトレーニング、ファインチューニング、評価、登録、デプロイを行うエンドツーエンドのワークフローを作成できるようになりました。SageMaker Pipelines は、基盤モデルの運用 (FMOps) のために特別に構築されたサーバーレスワークフロー オーケストレーションサービスです。専門的なワークフローフレームワークを学ぶ必要なく、モデル開発やノートブックの大規模実行を自動化し、プロトタイプから本番環境までの生成 AI ジャーニーを加速します。データサイエンティストや機械学習 (ML) エンジニアは、大規模言語モデル (LLM) の継続的なファインチューニングやスケジュールされたノートブックジョブワークフローなどのタスクにパイプラインを使用できます。パイプラインは、数万のワークフローを並列で実行するようにスケールアップし、ワークロードに応じて自動的にスケールダウンします。
AWS Summit Japan 2024 – インダストリー Village /鉄道ブース開催報告ブログ(前編)
2024年6月20日、21日の二日間に開催された AWS Summit Japan では、 AWS Villa […]
AWS Weekly Roundup: Jamba 1.5 ファミリー、Llama 3.2、Amazon EC2 C8g および M8g インスタンスなど (2024 年 9 月 30 日)
新しい Amazon Web Services (AWS) コミュニティイベントが毎週開催されており、交流の輪 […]
Amazon Bedrock で利用可能になった Meta からの Llama 3.2 モデルの紹介: 新世代のマルチモーダルビジョンモデルと軽量モデル
7 月に、AWS は Llama 3.1 モデルが Amazon Bedrock で利用可能になったことをお知 […]
スマートストアテクノロジーの力を活用する
本ブログは、小売業向け AWS の e-book 「スマートストアテクノロジーの力を活用する」の概要と、具体的 […]
AWS IoT を使用した水道およびガスメーターの公益サービスコネクテッドソリューション
この投稿では、機械学習 (ML) の事前学習済みモデルを使用してリークなどのデータの異常を検出する、広く適用可能なソリューションを紹介します。 このソリューションを実現するため、実際の水道メーターの例を使用し、既存の水道・ガスのメーターインフラストラクチャを AWS IoT Greengrass と AWS IoT Core に統合する手順を説明します。
Amazon SageMaker Data Wrangler flows を移行し、 Amazon SageMaker Canvas のデータ準備を高速で実施する
Amazon SageMaker Data Wrangler には、機械学習 (ML) プロジェクトで最も時間 […]
Amazon SageMaker HyperPod が Amazon EKS サポートを導入
9月10日、レジリエンスを中核として基盤モデル (FM) 開発向けに設計された専用インフラストラクチャである […]
AWS がプライムデー 2024 を強化して売上新記録を達成した方法
前回の Amazon プライムデー 2024 (7 月 17~18 日) は、Amazon にとって過去最大の […]
Amazon Forecast から Amazon SageMaker Canvas への移行方法
本ブログは「Transition your Amazon Forecast usage to Amazon S […]