Amazon Web Services ブログ

本投稿は Implementing multi-Region failover for Amazon API […]

本投稿は Automating model customization in Amazon Bedrock w […]

この投稿では、最近リリースされた Performance Insights の新機能について説明します。

この記事では、SQL Server の移行アセスメント段階で遭遇する一般的な課題の概要を説明し、このプロセスを迅速に進めるための効果的なソリューションを提案します。特に、Amazon RDS for SQL Server や Amazon RDS Custom for SQL Server などのマネージドプラットフォームに移行する場合に役立ちます。

週刊生成AI with AWS, 月曜日が祝日なので一日遅れで公開の2024年7日15日号 – 株式会社ルームクリップ様の国内事例ブログを公開。AWS Summit New Yorkで発表された19個のサービスアップデートもお知らせしています。自然言語で外部サー���スやデータストアと連携する複雑なアプリを開発できるAWS App Studioの発表をはじめ、生成AIでビジネス課題を解決するために役立つサービスアップデートにご注目を。

AWS では e コマース(以下 EC)業界におけるユースケースの整理とその実装を支援しております。
本ブログでは以下 2回に分けて、EC業界における生成AI活用ユースケースについて解説をしていきます。
その 1：EC 業界における課題と生成 AI ユースケースによる解決案の整理
その 2：それらユースケースの実装例として AWS Summit Japan 2024 で展示したデモの解説

今回はその 2、EC 業界における代表的な生成 AI ユースケースについて、Amazon Bedrock を利用した具体的な実装例として AWS Summit Japan 2024 で展示したデモの解説を行います。

AWS では e コマース(以下 EC)業界におけるユースケースの整理とその実装を支援しております。
本ブログでは以下 2回に分けて、EC業界における生成AI活用ユースケースについて解説をしていきます。
その 1：EC 業界における課題と生成 AI ユースケースによる解決案の整理
その 2：それらユースケースの実装例として AWS Summit Japan 2024 で展示したデモの解説

今回はその 1、EC 業界における代表的な生成 AI ユースケースが解決する業界課題について、背景から解説していきます。

国内最大規模の学習型ITカンファレンスである AWS Summit Japan が、6 月 20 日（木）、2 […]

Amazon Connect では、高い通話量時に API 使用量が割り当てられた容量を超えると、顧客リクエストがスロットリングされ、パフォーマンスに影響が出る可能性があります。本記事では、Amazon CloudWatch を活用して Amazon Connect API の使用状況を監視し、使用量が設定した上限に近づいたときにアラートを受け取る方法を紹介します。これにより、パフォーマンス問題が発生する前に、アプリケーションの最適化や容量の追加などの対策を講じることができます。

本日、AWS Trainium と AWS Inferentia による Llama 3.1 モデルのファインチューニングと推論のサポートを発表できることを嬉しく思います。Llama 3.1 ファミリーは、8B（80億）、70B（700億）、405B（4,050億）サイズの事前学習およびインストラクションチューニング済みの多言語大規模言語モデル（LLM）のコレクションです。
以前の投稿では、Amazon SageMaker JumpStart で AWS Trainium と Inferentia ベースのインスタンスに Llama 3 モデルをデプロイする方法について解説しました。今回の投稿では、AWS AI チップ上で そのコストパフォーマンスの利点と共に Llama 3.1 ファミリーのモデルのファインチューニング及びデプロイを実現する方法について概説します。