Machine Learning > AI EasyMaker > リリースノート

2025. 10. 28.

  • RAG(Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成)機能の追加     - LLMの応答精度を向上させるRAG機能が追加されました。

  • NVIDIA Triton Inference Serverのサポート     - Triton形式のモデルを作成し、デプロイできる機能が追加されました。

2025. 06. 24.

機能改善・変更

  • モデル評価機能追加
    • モデルの性能を測定し、比較できます。

2024. 10. 29.

  • エンドポイント機能改善
    • リソース割り当て値を直接設定できるようにサポートします。
  • Hugging Faceモデルのサービングをサポート
    • Hugging FaceモデルをAI EasyMakerに登録してエンドポイント、バッチ推論でサービングできるようにサポートします。

2024. 07. 23.

機能改善・変更

  • MLパイプライン機能追加
    • MLパイプラインは、移植可能で拡張可能な機械学習ワークフローを管理・実行するための機能です。
    • 詳細はMLパイプラインガイドを参照してください。
  • エンドポイント機能の改善
    • リソースの割り当てを最適化しました。
  • PyTorch no-archiveモデルサービングをサポート
    • PyTorch no-archiveモデルをAI EasyMakerに登録し、エンドポイントとして提供できるようにサポートします。

2024. 05. 10.

機能改善・変更

  • ノートパソコン再起動機能を追加

2024. 04. 23.

機能改善・変更

  • バッチ推論機能を追加
    • AI EasyMakerのモデルでバッチ推論し、推論結果を統計で確認できる環境を提供します。
    • 詳細は、バッチ推論ガイド文書を参照してください。
  • リソース検索機能を追加
    • コンソール画面でリソースを検索し、リンクを介して他のリソース画面に移動できます。
  • ノートPCNAS変更機能を追加
    • 実行中のノートPCのNHN Cloud NAS接続設定を変更できます。
  • Scikit-learnサービングをサポート
    • Scikit-learnモデルをAI EasyMakerに登録し、エンドポイントとして提供できるようにサポートします。
  • ノートPCのShared Memoryを有効化
    • 64MB以上のshared memoryを使用できるようにしました。
    • サイズはノートPC作成時に選択したインスタンスタイプによって異なります。
  • NHN Cloud提供アルゴリズムからsave_stepsハイパーパラメータを削除
    • チェックポイント保存関連のハイパーパラメータsave_stepsを削除しました。
    • 適切なsave_stepsの数値をアルゴリズム内で自動的に計算し、最大3つまで保存します。

2023. 12. 19.

機能改善・変更

  • 個人イメージを利用したノートパソコン、学習

    • ユーザーがパーソナライズされたコンテナイメージを利用してノートパソコン、学習、ハイパーパラメータチューニングを駆動できます。
    • 個人イメージとレジストリアカウントを登録すると、簡単に個人イメージを選択してリソースを作成できます。

  • ダッシュボード

    • リソース全体の利用状況、Top3エンドポイントサービスモニタリング、Top3 CPU/GPU使用率を一ページで確認できます。

  • エンドポイント > オートスケーラー

    • エンドポイントノードの増設/縮小ポリシーを設定してノード数を動的に管理できます。

2023. 09. 26.

機能改善・変更

  • Ubuntu 22.04バージョン提供

    • 新規Ubuntu 22.04バージョンを提供します。Ubuntu 18.04バージョンはこれ以上提供されません。利用していた顧客は現在と同じようにサービスを利用できます。

  • モニタリング機能提供

    • ノートパソコン、学習、エンドポイントのシステムモニタリング指標を確認できます。
    • エンドポイントで各APIリソースパスのAPI呼び出し指標を確認できます。

  • 基本アルゴリズムハイパーパラメータチューニングをサポート

    • ハイパーパラメータチューニングによりAI EasyMakerが提供する基本アルゴリズムのハイパーパラメータを最適化できます。

  • エンドポイント > 複数のモデルサービングをサポート

    • 1つのエンドポイントステージに複数の学習モデルをサービングできます。

  • ハイパーパラメータチューニング並列学習をサポート

    • 並列学習数を調整してハイパーパラメータチューニング作業の性能を最適化できます。

2023. 06. 27.

機能改善・変更

2022. 12. 27.

新規サービスリリース

  • AI EasyMakerは、機械学習の開発のための環境と学習および高度化、エンドポイントサービスのためのAIプラットフォームです。
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