HAQM Web Services ブログ

Tag: AI/ML

Neuron Community

【開催報告】Neuron Community – Day One

2025年4月9日に開催された「Neuron Community – Day One」の様子をレポートします。このイベントは、2025年3月に立ち上げられた「Neuron Community」の協力のもと開催しました。Neuron Community は、ユーザー間で AWS Trainium / Inferentia エコシステムに関する情報や知見の共有を促進するための場として発足したものです。本イベントは、記念すべき第1回目ということで、Day Oneと名付けられています。

NetApp ONTAP を使用してオンプレミスのデータを活用するための RAG ベース生成 AI アプリケーション

データを既存のデータストレージに保持したまま、AWS が提供する生成 AI 機能によってデータを活用するためのソリューションを NetApp と AWS の 2 社で開発しました。本記事では、共同開発ソリューションを使った国立大学法人広島大学様による実証実験の概要と、共同開発ソリューションの特徴についてご紹介します。

大規模マルチモーダル AI による鉄道車両の異常画像検知システムの実証実験

この投稿は、JR東日本、ドイツ鉄道、JEISが、車両外観検査の画像にAIを活用する取り組みについて紹介したものです。従来の手法の課題を克服するため、大規模マルチモーダルAIを用いた異常画像検知システムの実現可能性を検証しました。

AWS 上での LLM ベースの基盤モデルとスケーラブルな MLOps による時系列予測

このブログ記事では、売上予測を例にテスト用に作成した合成データを使って Chronos を HAQM SageMaker Pipeline に統合するプロセスを案内します。これにより、最小限のデータで正確かつ効率的な予測が可能になります。ファインチューニングからデプロイメントまでの全ワークフローをオーケストレーションする機能の使い方を学びます。この解説を通じて、開発プロセスを合理化し、Chronos をあらゆる時系列データに適用して、予測アプローチを変革する準備が整います。

AWS Amplify AI Kit と Neon Postgres を利用した RAG ベースアプリケーション構築

この記事では、入門の段階を超えて、Amplify のデフォルトのデータベースモデルではなく、Neon からサーバーレス Postgres データベースを使用して製品データを取得します。そうすることで、検索拡張生成 (RAG) を使用して LLM と対話するために必要なコードを簡素化します。

HAQM Bedrock で DeepSeek-R1 Distilled Llama モデルをデプロイする

この記事では、HAQM Bedrock Custom Model Import を使用して DeepSeek-R1 の蒸留バージョンをデプロイする方法を探ります。これにより、最先端のAI 機能を安全でスケーラブルな AWS インフラストラクチャ内で効果的なコストで使用したい組織がアクセスできるようになります。

デジタル庁主催の AI ハッカソンに参加しました

デジタル庁主催で「AI ハッカソン、アイデアソン」が実施され、AWS も参加しました。私たち AWS のエンジニアチームは、HAQM Bedrock をはじめとする最新の生成 AI 技術を活用し、デジタル庁・東京都の行政職員から提示された業務上の課題に対するプロトタイプの開発に取り組みました。

React Native と AWS Amplify、HAQM Bedrock Knowledge Base を利用したトラベルプランナーの構築

この記事では、React Native を使用してトラベルプランアプリケーションを構築する方法を学びます。このアプリケーションは、 Knowledge Base に基づいて、Retrieval Augmented Generation (RAG) および Large Language Models (LLM) を使用して応答を生成します。

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