Amazon Aurora 機械学習の使用
Amazon Aurora 機械学習を使用すると、必要に応じて、Aurora DB クラスターを次のいずれかの AWS 機械学習サービスと統合できます。それぞれが特定の機械学習のユースケースをサポートしています。
- Amazon Bedrock
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Amazon Bedrock は、AI 企業の主要な基盤モデルを API を通じて利用できるようにするフルマネージドサービスであり、生成 AI アプリケーションの構築とスケーリングに役立つデベロッパーツールを備えています。Amazon Bedrock では、どのサードパーティーの基盤モデルで推論を実行する場合でも料金がかかります。料金は、入力トークンと出力トークンの量、およびモデル用のプロビジョンドスループットの購入有無によって決まります。詳細については、「Amazon Bedrock ユーザーガイド」の「Amazon Bedrock とは」を参照してください。
- Amazon Comprehend
Amazon Comprehend は、ドキュメントからインサイトを抽出するために使用されるマネージド型自然言語処理 (NLP) サービスです。Amazon Comprehend により、エンティティ、キーフレーズ、言語などの特徴を分析することで、ドキュメントの内容から感情を推測できます。詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend とは」を参照してください。
- SageMaker
Amazon SageMaker は、フルマネージド型の機械学習サービスです。データサイエンティストやデベロッパーは Amazon SageMaker を使用して、不正検出や製品レコメンデーションなど、さまざまな推論タスク用の機械学習モデルの構築、トレーニング、テストを行っています。機械学習モデルが本番環境で使用できるようになったら、Amazon SageMaker のホスト環境にデプロイできます。詳細については、「Amazon SageMaker デベロッパーガイド」の「Amazon SageMaker とは」を参照してください。
Amazon Comprehend を Aurora DB クラスターで使用すると、SageMaker を使用するよりも事前設定が少なくて済みます。AWS 機械学習が初めての場合は、Amazon Comprehend から始めることをお勧めします。
