AWS re:Invent 2024まとめ - 生成AI機能が大幅強化

AWS re:Invent 2024概要

2024年12月2日〜6日に開催されたAWS re:Invent 2024では、生成AIを中心に多数の新サービス・機能が発表されました。

参考: AWS re:Invent 2024

Amazon Nova - 新基盤モデル

Novaモデルファミリー

AWSが独自開発した基盤モデルが登場しました。

使用例

import boto3

bedrock = boto3.client('bedrock-runtime')

response = bedrock.invoke_model(
    modelId='amazon.nova-pro-v1:0',
    body={
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "AWSのベストプラクティスを教えて"}
        ],
        "max_tokens": 1024
    }
)

参考: Amazon Nova

Amazon Nova Canvas & Reel

Nova Canvas（画像生成）

response = bedrock.invoke_model(
    modelId='amazon.nova-canvas-v1:0',
    body={
        "taskType": "TEXT_IMAGE",
        "textToImageParams": {
            "text": "未来的なオフィスビルの外観、夕暮れ時"
        },
        "imageGenerationConfig": {
            "width": 1024,
            "height": 1024,
            "quality": "premium"
        }
    }
)

Nova Reel（動画生成）

response = bedrock.invoke_model(
    modelId='amazon.nova-reel-v1:0',
    body={
        "taskType": "TEXT_VIDEO",
        "textToVideoParams": {
            "text": "海辺を歩く人のシルエット、夕日"
        },
        "videoGenerationConfig": {
            "durationSeconds": 6,
            "fps": 24
        }
    }
)

Amazon Q Developer強化

エージェント機能

# Amazon Q Developerでの自律的タスク実行
@workspace この機能にユニットテストを追加して

@workspace セキュリティ脆弱性をスキャンして修正

@workspace APIドキュメントを生成して

新機能

参考: Amazon Q Developer

SageMaker HyperPod

概要

大規模モデルの学習を効率化する新しいインフラストラクチャ。

# HyperPodクラスター作成
import boto3

sagemaker = boto3.client('sagemaker')

response = sagemaker.create_cluster(
    ClusterName='my-hyperpod-cluster',
    InstanceGroups=[
        {
            'InstanceGroupName': 'training-nodes',
            'InstanceType': 'ml.p5.48xlarge',
            'InstanceCount': 64,
            'LifeCycleConfig': {
                'OnCreate': 's3://my-bucket/setup.sh'
            }
        }
    ]
)

自動障害回復

# 障害発生時の自動対応
- ノード障害検出: 自動
- チェックポイント復元: 自動
- ノード置換: 自動
- 学習再開: 自動

参考: SageMaker HyperPod

Aurora DSQL

サーバーレス分散SQL

PostgreSQL互換の分散データベースが登場。

-- マルチリージョンでの自動同期
CREATE TABLE orders (
    id UUID PRIMARY KEY,
    customer_id UUID,
    total DECIMAL(10,2),
    created_at TIMESTAMP
);

-- 強い一貫性を維持しながらスケール
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = ?;

特徴

参考: Amazon Aurora DSQL

S3 Tables

マネージドApache Iceberg

import boto3

s3tables = boto3.client('s3tables')

# テーブル作成
response = s3tables.create_table(
    tableBucketARN='arn:aws:s3tables:us-east-1:123456789:bucket/my-bucket',
    namespace='analytics',
    name='events',
    format='ICEBERG'
)

# データ分析（Athenaから）
# SELECT * FROM s3tables.analytics.events
# WHERE event_date >= '2024-01-01'

パフォーマンス

• クエリ速度: 最大3倍高速
• ストレージ: 最大10倍圧縮
• 自動コンパクション対応

Lambda SnapStart for Python/.NET

Python対応

# Lambda関数
import json
from my_heavy_module import initialize_model

# コールドスタート時ではなくSnapShot時に実行
model = initialize_model()

def handler(event, context):
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps(model.predict(event['input']))
    }

効果

参考: Lambda SnapStart

その他の注目発表

Trainium2

• 次世代MLチップ
• 4倍のパフォーマンス
• 2倍のエネルギー効率

Graviton4

• 最新のArmプロセッサ
• 30%の性能向上
• 40%の電力効率改善

EKS Auto Mode

# EKS Auto Modeで自動スケーリング
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
spec:
  replicas: 3  # 自動調整される
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app

まとめ

AWS re:Invent 2024では、生成AIへの大規模投資が明確になりました。

• Amazon Nova: AWS独自の基盤モデル
• Amazon Q強化: 開発者生産性の向上
• Aurora DSQL: 分散SQLの新時代
• インフラ進化: Trainium2、Graviton4

これらの新サービスにより、AWSでのAI/ML開発がより効率的になります。