Amazon SageMaker、新機能でAIモデル構築を強化
AWSは、2017年に開始されたAmazon SageMakerに新機能を追加し、機械学習のライフサイクル管理をさらに強化しました。
- AWSがSageMakerに新機能MLflowを追加。
- MLflowは機械学習モデル管理を強化。
- SageMakerとBedrockがAIスタックを支援。
Amazon SageMakerは、モデルの構築、トレーニング、展開を統合的に管理するサービスで、Stability AIのStable DiffusionやLumaのDream Machineなどの生成AIモデルのトレーニングにも使用されています。
今回の新機能として、AWSはMLflowの管理機能をSageMakerに統合しました。
MLflowは機械学習モデルの実験、再現性、展開、監視をサポートするオープンソースプラットフォームです。
AWSはこの新機能により、ユーザーが次世代のAIモデルをより迅速に構築、展開できる環境を提供します。
AWSのAnkur Mehrotra氏は、SageMakerとMLflowの統合により、ユーザーがモデルのバリエーションを簡単に追跡し、比較できるようになると説明しました。
また、初期ユーザーとしてGoDaddyやToyota Connectedがこの新機能を試用。
SageMakerは、生成AIアプリケーション構築のためのAmazon Bedrockとともに、AWSの広範なAIスタックの一部として機能します。
AWSは、コストの最適化とスケールの改善を図りながら、AIソリューションの市場投入を加速させることを目指しています。
参考記事：Amazon Web Service
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