โมเดลใหม่สำหรับการสร้างภาพและการฝังข้อความพร้อมใช้งานแล้วใน Amazon SageMaker JumpStart
วันนี้ AWS ประกาศความพร้อมใช้งานของ FLUX.2-klein-base-4B และ Qwen3-Embedding-0.6B ใน Amazon SageMaker JumpStart ซึ่งช่วยขยายกลุ่มโมเดลพื้นฐานที่พร้อมใช้งานสำหรับลูกค้า AWS โมเดลเหล่านี้จาก Black Forest Labs และ Qwen นำเสนอความสามารถด้านการสร้างภาพและการฝังข้อความแบบหลายภาษาระดับแนวหน้าของอุตสาหกรรม ซึ่งช่วยให้ลูกค้าสามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI เชิงสร้างสรรค์และตัวค้นหาอัจฉริยะบนโครงสร้างพื้นฐานของ AWS ได้
โมเดลเหล่านี้ช่วยตอบโจทย์ความท้าทายด้าน AI สำหรับองค์กรในด้านต่างๆ ด้วยความสามารถเฉพาะทาง:
FLUX.2-klein-base-4B โดดเด่นด้านการสร้างภาพแบบเรียลไทม์และการแก้ไขแบบหลายรีเฟอเรนซ์ในสถาปัตยกรรมขนาดกะทัดรัด โดยมอบคุณภาพระดับแนวหน้าของอุตสาหกรรมที่สามารถทำงานบนฮาร์ดแวร์สำหรับผู้บริโภคที่มี VRAM เพียง 13GB ได้ โมเดลนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับไปป์ไลน์การสร้างเนื้อหาเชิงสร้างสรรค์ การแสดงภาพผลิตภัณฑ์ การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว และแอปพลิเคชันที่ต้องการการสังเคราะห์ภาพคุณภาพสูงโดยไม่ลดทอนความเร็ว
Qwen3-Embedding-0.6B โดดเด่นด้านการฝังข้อความสำหรับการดึงข้อมูล การจัดประเภท การจัดกลุ่ม และการทำ Bitext Mining ในมากกว่า 100 ภาษา พร้อมมิติเอาต์พุตที่ยืดหยุ่นและการฝังข้อความที่รับรู้คำสั่ง โมเดลนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างระบบค้นหาเชิงความหมาย ไปป์ไลน์ RAG การดึงเอกสารแบบหลายภาษา และแอปพลิเคชันที่ต้องการการแสดงข้อความคุณภาพสูงที่มีประสิทธิภาพในระดับขนาดใหญ่
ด้วย SageMaker JumpStart ลูกค้าสามารถติดตั้งใช้งานโมเดลใดก็ได้เหล่านี้ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง เพื่อรองรับกรณีการใช้งาน AI เฉพาะของตน
เริ่มต้นใช้งานโมเดลเหล่านี้โดยไปที่ส่วนโมเดลของ SageMaker Studio หรือใช้ SageMaker Python SDK เพื่อนำโมเดลไปใช้จริงในบัญชี AWS ของคุณ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการนำไปใช้จริงและการใช้โมเดลพื้นฐานใน SageMaker JumpStart ได้ที่เอกสารประกอบของ Amazon SageMaker JumpStart