building gen ai apps with found models workshop

SageMaker 基本モデルを使用した生成 AI アプリケーションの構築

Amazon SageMaker と基本モデルを備えた Jumpstart Notebook を使用して生成 AI アプリケーションを構築するための実践的なワークショップへようこそ。このインタラクティブなセッションでは、AI の力を活用して、テキストと画像の生成タスクのための革新的でスケーラブルで使いやすいソリューションを作成する方法を学びます。コンテンツ作成者が記事の魅力的な画像やキャッチフレーズを生成できるツールを構築します。

ワークショップ全体を通じて、アプリケーションを開発およびデプロイするための 3 つの主要な手順を案内します。

1. 基礎モデルのデプロイ: SageMaker Jumpstart Notebook を使用して、テキストおよび画像生成タスク用の最先端の基礎モデルをデプロイする手順を説明します。

2. AWS Lambda との統合: このステップでは、SageMaker モデル エンドポイントを利用する AWS Lambda 関数を作成してデプロイする方法を学習します。この統合により、アプリケーションとデプロイされた AI モデル間のシームレスな通信が可能になり、ユーザー入力の効率的な処理が保証されます。

3. フロントエンド アプリケーションのデプロイ: 最後に、デプロイされたモデル エンドポイントと対話する、使いやすいフロントエンド アプリケーションをデプロイする方法を示します。このアプリケーションにより、ユーザーは AI を活用したソリューションの可能性を最大限に体験できるようになります。

このワークショップが終了するまでに、最先端の AI モデルをデプロイおよび AWS サービスと統合して、創造的で魅力的なアプリケーションを構築する貴重な実践的な経験を積むことができるでしょう。

ワークショップへのリンクはこちら

Docker イメージの構築

注:自分のアカウントで CloudFormation を実行している場合は、最初に Docker イメージを構築し、自分の ECR リポジトリにプッシュする必要があります。次に、19 行目のイメージ名でテンプレートを更新します。

イメージを構築するには、Docker がインストールされている必要があります。

その後、実行できます

docker build . -t build_on_poster

アカウントにイメージをプッシュする方法の詳細については、https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/docker-push-ecr-image.html をご覧ください。

安全

詳細については、「貢献」を参照してください。

ライセンス

このライブラリは、MIT-0 ライセンスに基づいてライセンスされています。 LICENSE ファイルを参照してください。