AWS、GPU管理なしでモデルを調整できるSageMaker AIの新機能

AWS は、Amazon SageMaker AI において、GPU を管理することなくモデルをカスタマイズできる新しい方法を発表した。同社の機械学習ブログで明らかにした。

入手できているのは見出しのみで、新たに追加された手段の具体的な内容、対応するモデル、ファインチューニングなどどのような調整手法が使えるのか、料金体系や提供リージョンは確認できていない。

自社のデータで AI モデルを調整するには、これまで GPU を搭載したインスタンスを選び、確保し、学習が終われば止めるといった運用が必要だった。GPU は供給が逼迫しやすく、構成を誤ると費用もかさむ。見出しからは、こうした計算資源の確保と管理を AWS 側が引き受け、利用者はデータとモデルの選択に集中できる形を打ち出したとみられる。

モデルの調整は、生成 AI を自社業務に合わせるうえで避けて通れない工程だが、インフラの専門知識が壁になってきた。その壁が下がれば、機械学習の専任チームを持たない企業でも取り組みやすくなる。主要クラウドの間では、この種の「インフラを意識させない」AI 開発環境の競争が続いているとみられる。