12件のアップデート
<p>Today, AWS announced the availability of paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, Microsoft Table Transformer Detection, and Bielik-11B-v3.0-Instruct in Amazon SageMaker JumpStart.</p> <p><b>Paraphr
<p>You can now create Amazon FSx for OpenZFS Single-AZ (HA) file systems in seventeen additional AWS Regions across the South America, Europe, Africa, Asia Pacific, and AWS GovCloud (US).</p> <p>Amaz
<p>Amazon SageMaker HyperPod now supports <a href="https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g7e/" target="_blank">G7e</a> and r5d.16xlarge instances. SageMaker HyperPod is a purpose-built infrastruct
Amazon Bedrock AgentCoreを通じて利用できるAWS Agent Registryがプレビュー提供開始された。このサービスは、組織内のエージェント、ツール、スキル、MCPサーバー、カスタムリソースを一元管理する私設カタログである。開発チームは既存のエージェントやツールを検索・再利用でき、重複開発を防ぐことができる。
Amazon Lightsailが最大72vCPUのコンピュート最適化インスタンスバンドルを新たに提供開始しました。7つのサイズで利用可能で、IPv6対応とデュアルスタックネットワークに対応しています。バッチ処理、分析、高性能Webサーバー、科学計算、ゲームサーバー、動画エンコーディング、機械学習推論など、CPU集約的なワークロードに最適です。
Amazon S3 Vectorsがアフリカ、アジア太平洋、カナダ、ヨーロッパ、メキシコ、南米など17の追加リージョンで利用可能になりました。これにより、世界31のリージョンでベクトル検索機能が利用でき、グローバルなAIアプリケーション開発がより容易になります。S3ネイティブのベクトル対応により、RAGやセマンティック検索をコスト効率よく大規模に実装できます。
AWSは、Kiro、Claude Code、Cursorなどを含むAIコーディングアシスタントに対応したAgent Plugin for AWS Serverlessを発表しました。本プラグインにより、開発者はサーバーレスアプリケーションの構築、デプロイ、トラブルシューティング、管理をAIの支援下で容易に実行できます。Lambda関数、API Gateway、Step Functionsなどを組み合わせたプロダクションレディなサーバーレスアプリケーション開発が、組み込みのベストプラクティスとともに自動化されます。
Amazon Bedrock AgentCore Runtimeが、既存のWebSocketに加えてWebRTCプロトコルをサポートするようになりました。WebRTCを使用することで、開発者はブラウザとモバイルアプリケーション向けに、低遅延でオーディオとビデオを双方向にストリーミングするボイスエージェントを構築できます。自然でリアルタイムな会話体験を実現する新たな選択肢が追加されました。
AWSはNVIDIA Inference Xfer Library（NIXL）とElastic Fabric Adapter（EFA）の統合サポートを発表しました。この統合により、Amazon EC2上で分散型の大規模言語モデル推論を高速化できます。KVキャッシュのスループット向上、トークン間遅延の削減、メモリ利用の最適化が実現され、追加費用なく利用可能です。
Amazon Bedrock は、高度な推論能力を持つ2つの新しい大規模言語モデル「GLM 5」と「Minimax M2.5」の提供を開始しました。GLM 5 は複雑なシステムエンジニアリングと長期的なエージェントタスクに最適化された汎用モデルであり、Minimax M2.5 はエージェント向けに設計された効率的な推論モデルです。これにより、ユーザーはより高度なマルチステップ推論、数学、コーディング、ツール連携などのタスクを実行できるようになります。
Amazon Bedrock AgentCore Runtimeに新しいAPI「InvokeAgentRuntimeCommand」が追加され、実行中のAgentCore Runtimeセッション内でシェルコマンドを直接実行できるようになりました。開発者はコマンドを送信してHTTP/2でリアルタイムに出力をストリーミング受信し、終了コードを取得できます。従来のようにコンテナ内でカスタムコマンド実行ロジックを構築する必要がなくなります。
Amazon SageMaker Unified StudioはVisual ETLに新しいデータプレビューv2.0を導入し、ほぼ瞬時の結果表示を実現しました。ブラウザ内クエリエンジンを使用してデータをローカル処理することで、サーバー側のSparkセッション起動が不要になり、追加コスト無しで約1秒で各変換の出力を確認できます。S3、Redshift、Snowflakeなど多数のデータソースに対応し、開発者はより迅速にETLジョブを反復開発できるようになります。