Amazon SageMaker JumpStart で画像生成とテキスト埋め込みの新しいモデルが利用可能に
AWS は本日、Amazon SageMaker JumpStart で FLUX.2-klein-base-4B と Qwen3-Embedding-0.6B が利用可能になったことを発表しました。これにより、AWS のお客様が利用できる基盤モデルのポートフォリオが拡充されます。Black Forest Labs と Qwen が提供するこれらのモデルは、最先端の画像生成機能と多言語テキスト埋め込み機能を備えており、お客様は AWS インフラストラクチャ上にクリエイティブな AI アプリケーションやインテリジェントな検索システムを構築できます。
これらのモデルは、専門的な機能によって、さまざまなエンタープライズ AI の課題に対処します。
FLUX.2-klein-base-4B は、コンパクトな設計でありながら、リアルタイムの画像生成や、マルチリファレンス画像編集に優れており、わずか 13GB の VRAM を搭載したコンシューマーハードウェア上でも動作する最先端の品質を実現します。これは、クリエイティブコンテンツのパイプライン、製品の可視化、ラピッドプロトタイピング、および速度を犠牲にすることなく高品質な画像合成を必要とするアプリケーションに最適です。
Qwen3-Embedding-0.6B は、100 以上の言語に対応し、情報の検索、分類、クラスタリング、およびバイテキストマイニングのためのテキスト埋め込みに優れており、出力する次元数を柔軟に変更できるほか、指示文の内容を考慮した埋め込みに対応しています。これは、セマンティック検索システム、RAG パイプライン、多言語文書検索、および大規模かつ効率的で高品質なテキスト表現を必要とするアプリケーションの構築に最適です。
SageMaker JumpStart を使用すると、お客様は数回クリックするだけでこれらのモデルをデプロイし、特定の AI ユースケースに対応できます。
これらのモデルを使い始めるには、SageMaker Studio の [Models] セクションにアクセスするか、SageMaker Python SDK を使用して AWS アカウントにモデルをデプロイしてください。SageMaker JumpStart での基盤モデルのデプロイと使用方法の詳細については、Amazon SageMaker JumpStart のドキュメントを参照してください。