Amazon Web Service、Hugging Faceと協力し高性能で効率の良い生成AIの開発が可能に
最終更新日:2024/02/07
Amazon Web ServiceはHugging Faceと協力し、生成AIに不可欠である大規模な事前学習済みモデルの学習と推論を加速していくと発表しました。
このAIニュースのポイント
- 生成AIは、文章要約、質問への回答、コード生成、画像生成など様々なタスクを実行でき幅広い用途がある
- Amazon Web Serviceは今までに「Amazon SageMaker」「AWS Trainium」「AWS Inferentia」などのAIに関するソリューションを開発
- 今回の協力により多くの開発者が生成AIアプリ専用のHugging Faceモデルを簡単に扱うことが可能に
Amazon Web Service(以下AWS)は、自然言語処理のデータセットを提供しているHugging Faceと協力し、生成AIに不可欠である大規模な事前学習済みモデルの学習と推論を加速していくと発表しました。
生成AIの用途は幅広く、文書の要約、質問への回答、コードの生成、画像の生成、エッセイや記事の作成など、さまざまなタスクの実行が可能です。
AWSは生成AIの活用に向けてイノベーションを継続してきており、機械学習モデルの構築からデプロイまで可能な「Amazon SageMaker」や、学習のための「AWS Trainium」、推論のための「AWS Inferentia」を専用のアクセラレーターとして開発しています。これらは機械学習をより使いやすくコスト効率を良いものにします。
今まで大規模な言語や画像のモデルを構築し、学習、デプロイすることは機械学習に関する専門知識だけでなく費用と時間がかかるプロセスなうえ、何千億ものパラメータを含むモデルはとても複雑で扱いが困難なため、多くの開発者にとって生成AIの開発は難しいものでした。
しかし今回、Hugging FaceはAWSと協力することにより、開発者がAWSのサービスを通じ生成AIアプリケーション専用のHugging Faceモデルを簡単に扱うことができます。学習が速くなり、データ転送の通信遅延の減少や高スループットの推論をスケーリングが可能です。
AWSでHugging Faceを始める方法は3つあり、SageMaker JumpStart、Hugging FaceのAWSディープラーニングコンテナ、AWS Trainium 、またはAWS Inferentiaのチュートリアルから生成AIの開発を始めることができます。
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