生成型人工知能と機械学習技術の急速な発展に伴い、企業の効率的で柔軟な AI ツールに対する需要も高まっています。 Amazon Bedrock と Amazon SageMaker AI は、Amazon Cloud Computing (AWS) が提供する 2 つのコア AI サービスです。開発者や企業ユーザーに、AI アプリケーションの構築、展開、最適化のための包括的なソリューションを提供します。 Bedrock は、事前トレーニング済みのモデルをサポートすることで生成 AI の開発を簡素化し、SageMaker はデータの準備からモデルのトレーニングおよびデプロイメントまでの機械学習の全プロセスをカバーします。この投稿では、Amazon Bedrock と Amazon SageMaker AI について学習します。
AI生成の2つのサービス
アマゾンの岩盤
- 選ぶ アマゾンの岩盤、主に推論に事前トレーニング済みの基本モデルを使用する必要があり、ユースケースに最適な基本モデルを選択する場合。 Amazon Bedrockは、生成AIアプリケーションを構築するためのフルマネージドサービスであり、次のような多くの一般的な基本モデルをサポートしています。 人類学的なクロード、Cohereコマンドと埋め込み、AI21ラボ ジュラシック、メタ・ラマ、ミストラルAI、安定拡散XL そして アマゾンタイタン。サポートされている基本モデルは定期的に更新されます。
- Amazon Bedrock を使用すると、基盤となるモデルの選択に関係なく、セキュリティ、プライバシー、責任ある AI 機能を備えた生成 AI アプリケーションを構築できます。 Amazon Bedrock はモデルから独立した単一の API アクセスを提供するため、さまざまな基本モデルを使用し、最小限のコード変更で最新のモデル バージョンにアップグレードできます。さらに、Amazon Bedrock では、モデルの微調整とカスタム モデルのインポートもサポートされています。
- シングルサインオン (SSO) を備えた新しい Web インターフェイスである Amazon Bedrock Studio (現在プレビュー中) を使用すると、開発者は大規模言語モデル (LLM) やその他の基盤モデル (FM) と共同作業を行い、プロジェクトに取り組み、生成 AI アプリケーションを反復処理することができます。
Amazon SageMaker AI
- Amazon SageMaker AI は、大規模な機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを支援するために設計された、完全に管理されたサービスです。これには、ノートブック、デバッガー、プロファイリング ツール、パイプライン、MLOps などのツールを使用して、基礎モデルをゼロから構築することが含まれます。 SageMaker AI は、ベースモデルの広範なトレーニング、微調整、および詳細なカスタマイズを必要とするユースケースに最適です。また、ユースケースに最適なベースモデルを評価するという潜在的な課題に対処するのにも役立ちます。
- SageMaker AI の統合開発環境 (IDE) を使用して、基本モデルを構築、トレーニング、デプロイします。 SageMaker AI は、公開されている基本モデルを含む、数百の事前トレーニング済みモデルへのアクセスを提供します。
Amazon Bedrock と Amazon SageMaker AI はどちらも ML および生成 AI アプリケーションの開発をサポートしていますが、目的は異なります。
Amazon Bedrock と SageMaker AI の違い
| カテゴリ | アマゾンの岩盤 | Amazon SageMaker AI |
| ユースケース | カスタムモデル開発に多額の投資をすることなく、AI機能をアプリケーションに統合するのに最適です。 | カスタムモデルを必要とする可能性のある、独自のまたは特殊な AI/ML ニーズに合わせて最適化されています |
| 対象ユーザー | 機械学習の専門知識を持たない開発者や企業向けに最適化されています | データサイエンティスト、機械学習エンジニア、開発者向けに最適化 |
| カスタムメイド | ほとんどの場合、事前学習済みのモデルを使用しますが、必要に応じて微調整できます。 | 完全な制御権を持ち、必要に応じてモデルをカスタマイズまたは作成できます |
| 価格 | サービスへの API 呼び出し回数に基づいて従量課金制になります | コンピューティングリソース、ストレージ、その他のサービスの使用量に基づいて課金されます |
| 統合 | API呼び出しを通じて事前学習済みモデルをアプリケーションに統合する | アプリケーションにカスタムモデルを統合して、より多くのカスタマイズオプションを提供します |
| 必要な専門知識 | 事前学習済みモデルを使用するには、基本的なレベルの機械学習の専門知識が必要です2 | モデルの構築と最適化に役立つデータサイエンスと機械学習のスキルに関する実用的な知識 |
Amazon Bedrock と Amazon SageMaker AI の選択は、必ずしも相互に排他的ではありません。場合によっては、両方のサービスを使用することでメリットが得られることもあります。たとえば、Amazon Bedrock を使用して基本モデルを迅速にプロトタイプ化してデプロイし、その後 SageMaker AI を使用してモデルをさらに改良および最適化し、パフォーマンスを向上させることができます。
Amazon Bedrock と Amazon SageMaker AI が組み合わさって、人工知能分野における AWS の強力なエコシステムが形成されます。生成 AI 機能を迅速に統合する場合でも、機械学習モデルのプロセス全体を管理する場合でも、これら 2 つのサービスは、開発者や企業に効率的で信頼性の高い技術サポートを提供できます。 AI テクノロジーが革新を続けるにつれ、これらのツールは業界の変化を推進し、企業がデジタル競争で優位に立つことに貢献し続けるでしょう。
