たった数枚の画像で Stable Diffusion をファインチューニングできる効率的な Amazon SageMaker JumpStart の使い方 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ たった数枚の画像で Stable Diffusion をファインチューニングできる効率的な Amazon SageMaker JumpStart の使い方 2022 年 11 月、AWS のお客様が Amazon SageMaker JumpStart で Stable Diffusion モデルを使ってテキストから画像を生成できるようになったことを発表しました。Stable Diffusion は、リアルで高品質な画像や印象的なアートをわずか数秒で生成することができるディープラーニングモデルです。印象的な画像の作成は、アートから NFT など幅広い業界で活用が見込めますが、今日ではユースケースにパーソナライズされた AI が期待されています。本日、Amazon SageMaker JumpStart でカスタムデータセットでファインチューニ
無料でPython／機械学習できるAmazon SageMaker Studio Labとは？ Colabと比較
連載目次 Python／Rコードの実行や機械学習／データサイエンスの実装を無料でオンライン実行できる環境といえば、Google Colaboratory（略してColab）が特に有名である。2021年12月1日、そのColabに強力なライバルが現れた。「Amazon SageMaker Studio Lab」（アマゾン・セージメーカー・スタジオ・ラボ）だ*1。 *1 日本語では「ラボ」だが、英語では「ラブ（Lab）」と発音するのが普通。「スタジオ」は英語では「ステューディオ（Studio）」。「セージ（Sage）」とは、ハーブや花の名前ではなく「学び経験を積んだ賢者（Wise old man、例えばハリー・ポッターのダンブルドア校長は魔法の賢者）」のことで、賢者は「機械学習モデル」を暗喩すると思われるが、一説にはマーケティング目的で独自用語にするためにランダムな単語生成で命名されたという噂
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
