2024/5/10 9:00:00 ~ 2024/5/13 9:00:00 (JST)

最近の発表

Amazon Managed Service for Prometheus collector integrates with Amazon EKS access management controls

プロメテウスメトリクスの完全マネージド型エージェントレスコレクターである Amazon マネージドサービス for Prometheus コレクターが Amazon EKS アクセス管理コントロールと統合されるようになりました。本日より、コレクターは EKS アクセス管理コントロールを利用して、コレクターが Prometheus メトリクスを検出して収集できるようにするマネージドアクセスポリシーを作成します。EKS アクセス管理コントロールをサポートする Amazon マネージドサービス for Prometheus コレクターは、プロメテウス向け Amazon マネージドサービスが利用できるすべてのリージョンで利用できます。プロメテウスコレクター向け Amazon マネージドサービスの詳細については、ユーザーガイドまたは製品ページをご覧ください。

Amazon RDS for PostgreSQL supports pgvector 0.7.0

PostgreSQL 用 Amazon リレーショナルデータベースサービス (RDS) では、データベースにベクトル埋め込みを格納するための PostgreSQL のオープンソース拡張である pgvector 0.7.0 がサポートされるようになりました。これにより、ジェネレーティブ AI アプリケーションを構築する際に検索拡張生成 (RAG) を使用できます。このリリースの pgvector には、インデックス化できるベクトルの次元数を増やし、インデックスサイズを小さくする機能に加えて、距離計算で CPU SIMD を使用するためのサポートが追加されました。pgvector 0.7.0 では、2 バイトの浮動小数点数として次元を格納するための halfvec と、最大 1,000 の非ゼロ次元を格納するための sparsevec という 2 つの新しいベクトルデータ型が追加され、PostgreSQL ネイティブビットタイプを使用したバイナリベクトルのインデックス作成がサポートされるようになりました。これらの追加により、PostgreSQL 式インデックスを使用してベクトルデータ型にスカラー量子化およびバイナリ量子化を使用できるようになり、インデックスのストレージサイズが小さくなり、インデックスの作成時間が短縮されます。量子化により、インデックス化できるベクトルの最大次元を増やすことができます。ハーフベックでは4,000、バイナリベクトルでは64,000です。pgvector 0.7.0には、バイナリベクトルのハミング距離とジャカード距離の両方を計算する関数も追加されています。pgvector 0.7.0は、PostgreSQL 16.3以上、15.7以上、14.12以上、13.15以上、12.19以降を実行しているAmazon RDSのデータベースインスタンスで使用できます。AWS GovCloud (米国) リージョンを含む、該当するすべての AWS リージョンに適用されます。Amazon RDS for PostgreSQL を使用すると、クラウドで PostgreSQL デプロイメントを簡単にセットアップ、運用、およびスケーリングできます。価格の詳細とリージョンの提供状況については、Amazon RDS for PostgreSQL の料金表をご覧ください。Amazon RDS マネジメントコンソールで、フルマネージド型の Amazon RDS データベースを作成または更新します。

Amazon SageMaker notebooks now support G6 instance types

SageMaker ノートブックで Amazon EC2 G6 インスタンスが一般提供されることを発表できることを嬉しく思います。Amazon EC2 G6 インスタンスは、GPU あたり 24 GB のメモリを搭載した最大 8 個の NVIDIA L4 Tensor コア GPU と、第 3 世代 AMD EPYC プロセッサを搭載しています。G6 インスタンスは EC2 G4dn インスタンスと比較して、ディープラーニング推論のパフォーマンスが 2 倍優れています。お客様は G6 インスタンスを使用して、モデルのデプロイをインタラクティブにテストしたり、ジェネレーティブ AI の微調整や推論ワークロード、自然言語処理、言語翻訳、コンピュータービジョン、レコメンダーエンジンなどのユースケースのインタラクティブなモデルトレーニングを行うことができます。Amazon EC2 G6 インスタンスは、AWS 米国東部 (バージニア北部とオハイオ) および米国西部 (オレゴン) リージョンの SageMaker ノートブックで利用できます。SageMaker Studio と SageMaker ノートブックインスタンスで JupyterLab アプリケーションと CodeEditor アプリケーションをセットアップして使用する手順については、開発者ガイドをご覧ください。

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