Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
AWS Neuron Community - Day One
Search
Yoshitaka Haribara
April 09, 2025
Technology
190
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
AWS Neuron Community - Day One
Yoshitaka Haribara
April 09, 2025
More Decks by Yoshitaka Haribara
See All by Yoshitaka Haribara
クラウド・AI 時代の研究開発 DX / R&D Digital Transformation
hariby
0
180
Physical AI on AWS: 小規模実験からマルチノード学習・推論へのスケーリングパス / Robot FM Training & Inference
hariby
0
130
AWS re:Invent 2025 Recap for JAWS-UG AI ML
hariby
0
130
日本の AI 開発と世界の潮流 / GenAI Development in Japan
hariby
2
1.6k
AI Agent Day 2025 - AI Table
hariby
0
71
AI エージェントとはそもそも何か? - 技術背景から Amazon Bedrock AgentCore での実装まで- / AI Agent Unicorn Day 2025
hariby
6
2.8k
AWS Unicorn Day Keynote - GenAI part
hariby
0
82
Growing with GenAI Startups in Japan
hariby
0
74
Generative AI FM Training and Deployment with NVIDIA NeMo and NIM on Amazon SageMaker
hariby
0
180
Other Decks in Technology
See All in Technology
AI臭い文章とは何なのか
nasuvitz
38
77k
検証フェーズはAIの回答を判断するための学習機会
toru_kubota
2
240
スキルを作る、その前に!複数人で使われるスキルを 作るためのプロセス
junkifurukawa
2
170
メルカリにおけるAI時代の高速プロトタイピング基盤「Arca」
ryotarai
18
14k
オブザーバビリティを高める AI エージェント体験を考える / Designing AI Agent Experiences That Enhance Observability
aoto
PRO
1
170
Lambda MicroVMsは常駐サーバーの代わりに なるか? Kiro Crew を動かして検証してみた / Kiro Crew on Lambda MicroVMs
k_adachi_01
2
350
ログラスのマルチプロダクトを 支える認証基盤 〜テナントごとに異なる統制とどう向き合うか〜
dada4386
3
310
Databricksメトリクスビューはじめてのもくもく会
taka_aki
0
160
Execution in the Kingdom of Agents: Reflections on Abstraction and Complexity
bcantrill
0
670
Claude起点の仕様駆動開発
tanakaseiya
0
280
OpenClawでAzure DevOpsのWiki更新を自動化する - クラウドAIだけでは届かない場所へ
yutakaosada
0
140
Meet AgentCore Identity Consent Portal
hironobuiga
3
150
Featured
See All Featured
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.8k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
304
22k
Measuring Dark Social's Impact On Conversion and Attribution
stephenakadiri
2
290
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.9k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
508
140k
Bash Introduction
62gerente
615
220k
How to build a perfect <img>
jonoalderson
1
6.1k
Crafting Experiences
bethany
1
360
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
35
2.9k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
3.2k
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
1
900
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
Transcript
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
rights reserved. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 針原 佳貴 Sr. Startup GenAI/Quantum Solutions Achitect Amazon Web Services Japan Neuron Community - Day One
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
rights reserved. 2 本⽇のきっかけは… 2025年1⽉14⽇ に開催した「基盤モデル開発者向け Deep Dive セッション」 にご登壇頂いたカラクリ社 中⼭様より https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/model-developer-deep-dive- trainium2-bedrock-marketplace/
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
rights reserved. AWS LLM 開発⽀援プログラム (2023-2024) • ⽇本の企業・団体が独⾃の基盤モデル (FM)・ ⼤規模⾔語モデル (LLM) を構築するための独⾃プログラム • 15採択者のうち12事業者が FM/LLM 学習に EC2 Trn1 (AWS Trainium) インスタンスを選択 10事業者は Llama 2 ベースの (継続) 事前学習 • 「モデルのアーキテクチャは ⽇進⽉歩で新しいものが出ていますが、 学習戦略やデータは企業の開発技術として注⼒すべき」 — リコー 鈴⽊ 剛 ⽒ • 「産業界では、ChatGPT よりもさらにハルシネーション が抑⽌された信頼性の⾼い LLM が求められている」 — ストックマーク 有⾺ 幸介 ⽒ 3 Japanese: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/llm-development-support-program-generative-ai-program-results/ English: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlocking-japanese-llms-with-aws-trainium- innovators-showcase-from-the-aws-llm-development-support-program/
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
rights reserved. 経済産業省 GENIAC 第2期 (2024-2025) • AWS は計算リソース提供事業者として GENIAC ⽀援チームを⽴ち上げ⽀援: • 計算資源: Amazon EC2 P5, Trn1 インスタンスの提供 • 技術⽀援: AWS Solutions Architect (SA) 中⼼に分散学習クラスタ構築⽀援 • 開発者コミュニティ: 海外機械学習エンジニアとの交流 (最先端の開発動向)、 国内機械学習エンジニア同⼠の交流 (知⾒共有) など • 事業化⽀援: GENIAC で開発された基盤モデル・⽣成 AI アプリケーションの go-to-market や Amazon Bedrock Marketplace 掲載⽀援など • 「AWSからは技術・ビジネスの両⾯でご⽀援いただき⼤変感謝しております。 AWS Trainium は効率的に LLM 開発を進めることができる最適な選択肢だと思っ ております」 — カラクリ 中⼭ 智⽂ ⽒ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/geniac-cycle2-kick-off/ 4
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
rights reserved. Amazon EC2 Inf2 (AWS Inferentia2) • ELYZA: EC2 Inf2 (AWS Inferentia2) インスタンスを利⽤し、Speculative Decoding で⾼速化した ELYZA LLM for JP (Llama 2 ベース) の推論環境構築 「AWS Inferentia2 は、⾼いスループットと低いレイテンシーを実現しています し、このアクセラレーターを搭載したインスタンスはキャパシティの観点で簡単 に調達できます。⽐較的安価なコストで、かつ⼤量にサーバーを準備できるとい うのは、デモサービスを構築するうえで重要な要素でした」 — 堀江 伸太朗 ⽒ https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/tech-interview-elyza-2024/ • Spiral AI: ⽂章⽣成処理については、AWS Inferentia2 を搭載した Amazon EC2 Inf2 インスタンスを使⽤しています。このインスタンスは⽣成 AI モデル向けに、 推論コストを抑えつつ⾼いパフォーマンスを実現してくれます。⾳声合成の部分 は、コストを下げつつ⾼速に応答することを⽬指して、コストパフォーマンスに 優れた Amazon EC2 G5g インスタンスを活⽤しています。 —安⽴ 健⼈ ⽒ https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/tech-interview-spiralai-2024/ 5
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
rights reserved. 7 コミュニティの意義 • ⽇本からは AWS Trainium/Inferentia の先進的な事例が出ており、 その知⾒が各社に溜まっている • これは、Annapurna Labs 含む AWS グローバルチームからも⼗分認識されている • しかし、企業間の情報交換やコラボレーションが⼗分に進んでいるとはいえない • そこで、Neuron Community において、実際の活⽤における知⾒を共有し、 エンジニア同⼠による会社を越えたコラボレーションが期待される
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
rights reserved. Thank you! © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.