2024/5/17 9:00:00 ~ 2024/5/20 9:00:00 (JST)

最近の発表

Knowledge Bases for Amazon Bedrock now lets you configure Guardrails

Amazon Bedrock (KB) のナレッジベース (KB) は、基盤モデル (FM) を社内のデータソースに安全に接続して検索拡張生成 (RAG) を実現し、より適切で正確な回答を提供します。Amazon Bedrock 用ガードレールがナレッジベースと統合されていることを発表できることを嬉しく思います。ガードレールを使用すると、RAG アプリケーションの要件に合わせてカスタマイズされた保護手段や責任ある AI ポリシーを組み込むことができるため、エンドユーザーエクスペリエンスの向上につながります。Guardrails には、ジェネレーティブ AI アプリケーションによる望ましくない応答やインタラクションからユーザーを保護するための包括的なポリシーセットが用意されています。まず、拒否されたトピックのセットをカスタマイズして、アプリケーションのコンテキスト内で発生させないようにすることができます。次に、ヘイト、侮辱、性的、暴力、不正行為、扇動攻撃など、あらかじめ用意されている有害なカテゴリ別にコンテンツをフィルタリングできます。3 つ目は、攻撃的で不適切な言葉のセットを定義して、その用途でブロックできることです。最後に、機密情報 (個人を特定できる情報など) を含むユーザー入力をフィルタリングしたり、ユースケースに基づいてモデル回答の機密情報を編集したりできます。ガードレールは、モデルに送信される入力だけでなく、基盤モデルによって生成されるコンテンツにも適用できます。ナレッジベースのこの機能は、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (シドニー)、アジアパシフィック (東京)、ヨーロッパ (フランクフルト)、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン) の各リージョンで利用できるようになりました。詳細については、Amazon Bedrock のナレッジベースのドキュメントを参照してください。開始するには、Amazon Bedrock コンソールにアクセスするか、取得して生成 API を使用してください。

Amazon RDS for MySQL announces Extended Support minor 5.7.44-RDS.20240408

MySQL 用アマゾンリレーショナルデータベースサービス (RDS) が Amazon RDS 延長サポートマイナーバージョン 5.7.44-RDS.20240408 を発表しました。MySQL の以前のバージョンにあった既知のセキュリティ脆弱性やバグを修正するには、このバージョンにアップグレードすることをお勧めします。マイナーバージョンとメジャーバージョンアップグレードを含むデータベースインスタンスのアップグレードの詳細については、Amazon RDS ユーザーガイドをご覧ください。Amazon RDS 延長サポートを利用すると、ビジネス要件を満たすのに役立つ新しいメジャーバージョンへのアップグレード期間が最大 3 年延長されます。延長サポート期間中、コミュニティがメジャーバージョンのサポートを終了した後に、Amazon RDS は Aurora と RDS 上の MySQL データベースと PostgreSQL データベースに関する重要なセキュリティおよびバグ修正を提供します。Amazon RDS では、メジャーバージョンの標準サポート終了日から最大 3 年間、延長サポートを利用して MySQL データベースを稼働できます。延長サポートの詳細については、Amazon RDS ユーザーガイドと料金に関するよくある質問をご覧ください。Amazon RDS for MySQL を使用すると、クラウドでの MySQL デプロイのセットアップ、運用、およびスケーリングが簡単になります。価格の詳細とリージョンの提供状況については、Amazon RDS for MySQL 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。

Knowledge Bases for Amazon Bedrock now lets you configure inference parameters

Amazon Bedrock (KB) のナレッジベースでは、推論パラメータを設定して、基礎モデル (FM) によって生成された応答のパーソナライズをより細かく制御できるようになったことをお知らせします。今回の発表では、オプションで推論パラメータを設定して、基礎モデルによって生成される応答のランダム性や長さなどのパラメータを定義できます。温度やトップアップなどのいくつかの設定を調整することで、生成されるテキストのランダム度や多様性を制御できます。温度設定により、モデルが通常とは異なる単語や予期しない単語を選択する可能性が高まったり低くなったりします。温度の値が小さいほど、予想される語句の選択肢が多くなります。top p の設定では、モデルが考慮する単語オプションの数が制限されます。この数を減らすと、選択する単語の選択肢が少なくなるため、出力はより一般的なものになります。ランダム性と多様性に加えて、MaxTokens とストップシーケンスを使って基礎モデルの出力の長さを制限できます。MaxTokens 設定を使用して、生成された応答で返されるトークンの最小数または最大数を指定できます。最後に、stopsequence 設定を使うと、モデルがそれ以上トークンを生成しなくなるように制御する文字列を設定できます。ナレッジベースの推論パラメータ機能が、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (シドニー)、アジアパシフィック (東京)、ヨーロッパ (フランクフルト)、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン) の各リージョンで利用できるようになりました。詳細については、Amazon Bedrock のナレッジベースのドキュメントを参照してください。開始するには、Amazon Bedrock コンソールにアクセスするか、取得して生成 API を使用してください。

AWS HealthImaging now supports retrieval of DICOM Part 10 instances

AWS HealthImaging が DICOM パート 10 データの取得をサポートするようになり、お客様はインスタンスレベルのバイナリをダウンロードできるようになりました。DICOM インスタンスの取得 API は、ウェブベースの医療画像処理に関する DICOMWeb WADO-RS 標準に準拠して構築されています。この機能の発表により、HealthImagingのクラウドネイティブインターフェースを利用するお客様は、DICOM Part 10バイナリを利用するシステムとの相互運用性が向上します。リソースに関連付けられているシリーズ、スタディ、インスタンス UID を指定することで、HealthImaging データストアから DICOM インスタンスを取得できます。また、オプションのイメージセット ID をクエリパラメータとして指定して、インスタンスリソースの取得元となるイメージセットを指定することもできます。お客様は、非圧縮 (ELE) や圧縮 (高スループット JPEG 2000) などの転送構文を指定できます。DICOM P10 バイナリの取得方法の詳細については、AWS HealthImaging 開発者ガイドを参照してください。AWS HealthImaging は HIPAA の対象となるサービスで、医療提供者とそのソフトウェアパートナーがペタバイト規模で医療画像を保存、分析、共有できるよう支援します。AWS HealthImaging では、総所有コストを削減しながら、クラウド内の各医療画像の 1 つの信頼できるコピーから医療画像アプリケーションを大規模に実行できます。AWS HealthImaging は通常、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (シドニー)、ヨーロッパ (アイルランド) の AWS リージョンで利用できます。詳細については、AWS HealthImaging をご覧ください。

Amazon MSK now supports the removal of brokers from MSK provisioned clusters

Apache Kafka 用 Amazon マネージドストリーミング (Amazon MSK) では、MSK でプロビジョニングされたクラスターからのブローカーの削除がサポートされるようになりました。管理者は、クラスターのパフォーマンス、可用性、およびデータ耐久性を維持しながら、ストリーミングワークロードの変化するニーズに合わせてブローカー数を減らすことで Amazon MSK クラスターのコストを最適化できます。お客様は Amazon MSK をコア基盤として使用して、さまざまなリアルタイムストリーミングアプリケーションや高性能イベント駆動型アーキテクチャを構築しています。ビジネスニーズやトラフィックパターンが変化すると、コストを最適化するためにクラスター容量を調整することがよくあります。Amazon MSK Provisioned では、お客様がブローカーを追加したり、インスタンスのサイズやタイプを変更したりして、プロビジョニングされたクラスターを柔軟に変更できます。ブローカーの廃止に伴い、Amazon MSK Provisioned にはクラスター容量を適切なサイズにするオプションが追加されました。お客様は、読み取りと書き込みのクライアント接続に影響を与えずに、ストリーミングワークロードのさまざまなニーズを満たすために MSK プロビジョニングクラスターから複数のブローカーを削除できます。ブローカー削除機能を使用することで、管理者はクラスターの容量を調整できるため、ブローカー数を減らすために別のクラスターに移行する必要がなくなります。M5 または M7g インスタンスタイプで構成された Amazon MSK プロビジョニングクラスターからブローカーを削除できます。この機能は、MSK Provisioned がサポートされているすべての AWS リージョンで利用できます。詳細については、リリースブログと Amazon MSK 開発者ガイドをご覧ください。

Bottlerocket now supports NVIDIA Fabric Manager for Multi-GPU Workloads

本日、AWSは、コンテナ専用に構築されたLinuxベースのオペレーティングシステムであるBottlerocketがNVIDIA Fabric Managerをサポートするようになったことを発表しました。これにより、ユーザーはマルチGPU構成の力をAIと機械学習のワークロードに活用できるようになります。この統合により、Bottlerocketのユーザーは、接続されたGPUを高性能コンピューティングファブリックとしてシームレスに活用できるようになり、各P4/P5インスタンスのすべてのGPU間で効率的かつ低遅延の通信が可能になります。ディープ・ラーニング・モデルの高度化に伴い、妥当な期間内にモデルをトレーニングするために必要な計算リソースは急激に増加しています。この計算需要の増大に対応するため、AI や機械学習のワークロードを実行しているお客様は、NVIDIA の NVSwitch と NVLink テクノロジーを活用して接続された GPU 間で統一されたメモリファブリックを構築し、マルチ GPU の実装に目を向けています。Bottlerocket NVIDIA バリアントのファブリックマネージャーサポートにより、ユーザーはこのファブリックを構成できるようになり、すべての GPU を個別のユニットではなく、単一の高性能プールとして使用できるようになります。これにより、Bottlerocket ユーザーは P4/P5 インスタンスでマルチ GPU セットアップを実行できるようになり、複雑なニューラルネットワークのトレーニングを大幅にスピードアップできます。Bottlerocket NVIDIA バリアントのファブリックマネージャーサポートの詳細については、Bottlerocket GitHub 公式リポジトリをご覧ください。

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