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AWS Trainium、AWS Inferentia が AWS 上の Llama 3.1 モデルに高性能と低コストを提供

本日、AWS Trainium と AWS Inferentia による Llama 3.1 モデルのファインチューニングと推論のサポートを発表できることを嬉しく思います。Llama 3.1 ファミリーは、8B(80億)、70B(700億)、405B(4,050億)サイズの事前学習およびインストラクションチューニング済みの多言語大規模言語モデル(LLM)のコレクションです。
以前の投稿では、Amazon SageMaker JumpStart で AWS Trainium と Inferentia ベースのインスタンスに Llama 3 モデルをデプロイする方法について解説しました。今回の投稿では、AWS AI チップ上で そのコストパフォーマンスの利点と共に Llama 3.1 ファミリーのモデルのファインチューニング及びデプロイを実現する方法について概説します。

Amazon ECS サービスにおけるソフトウェアバージョンの一貫性の実現

Amazon ECS におけるソフトウェアバージョンの一貫性の実現

Amazon ECS は、アプリケーションのソフトウェアバージョンの一貫性を保証するようになりました。この新機能では、ECS サービスの各バージョン (デプロイメント) において、ECS がコンテナイメージタグをコンテナイメージダイジェストに解決します。これにより、デプロイメントライフサイクル全体で同一のコンテナイメージが使用されることを保証し、アプリケーションのセキュリティと一貫性を向上させることができます。