Amazon Bedrock のカスタムモデルインポート

カスタマイズしたモデルを Amazon Bedrock で活用する

概要

カスタムモデルインポート機能を使用することで、独自のカスタムモデルを持ち込み、Amazon Bedrock でシームレスに使用できるようになりました。Meta Llama または Mistral AI モデルを特定のニーズに合わせて微調整した場合でも、人気のオープンアーキテクチャに基づいて独自のモデルを開発した場合でも、それらのカスタムモデルをインポートして、基盤モデル (FM) と一緒に使用できるようになりました。

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主な利点

Amazon Bedrock カスタムモデルインポートは、Bedrock の外部でカスタマイズされたモデルをデプロイするプロセスを簡素化および合理化します。以前は、外部でカスタマイズされたモデルを利用するにはセルフマネージドインフラストラクチャを使用する必要があり、デベロッパーのエクスペリエンスがフラグメント化されていました。カスタムモデルインポートを使用すると、インポートしたカスタムモデルにサーバーレスかつオンデマンドでアクセスできるため、インスタンスを管理する必要がなくなり、モデルのライフサイクルとインフラストラクチャ管理に関連するオーバーヘッドもなくなります。

Amazon Bedrock カスタムモデルインポートは、外部でカスタマイズされたモデルをシームレスに統合できるようにすることで、デベロッパーエクスペリエンスを統一します。この機能により、デベロッパーは単一の API を通じてベースモデルとインポートされたカスタムモデルの両方にアクセスできるため、生成 AI アプリケーションの開発が効率化されます。さらに、他の Bedrock オンデマンド基盤モデルと同様に、インポートしたカスタムモデルを使用して、ナレッジベース、ガードレール、エージェントなどのネイティブ Bedrock ツールを活用できます。

カスタムモデルインポートにより、モデルのカスタマイズに対するこれまでの投資を柔軟に活用できます。以前は、Amazon Bedrock の外部でカスタマイズされたモデルを持つお客様は、Bedrock 内でそれらのカスタマイズを再作成する必要がありました。カスタムモデルインポートを使用して、既存のカスタマイズされたモデルをインポートし、インポートされたモデルとして Amazon Bedrock に登録できるようになりました。これらの FM を、ベースモデルと柔軟に併用して、アプリケーションを構築できます。この柔軟性により、これまでのモデルのカスタマイズ作業からさらに多くの価値を得ることができるほか、Bedrock で構築されたアプリケーションに FM を統合できます。