Muse Spark Open モデルが Amazon SageMaker JumpStart で利用可能に
Amazon SageMaker JumpStart で、Meta の Muse Spark Open が提供開始。エージェント型コーディングワークフロー向けの最適化モデルで、長期実行やマルチモーダルなエンジニアリングワークフローをサポートする。
Meta の Muse Spark Open が Amazon SageMaker JumpStart で提供開始され、AWS カスタマーが利用できるファウンデーション モデルのポートフォリオが拡大した。Muse Spark Open は、エージェント型コーディングワークフロー向けに最適化されたオープンウェイト モデルで、長期実行のコーディングエージェントやマルチモーダルなエンジニアリングワークフローのために設計されている。Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを採用し、合計 816B パラメーター、トークンあたり 42B アクティブ パラメーターを備え、大規模ネットワークの能力を保ちながら、トークンあたりの計算負荷を低く抑える。1M トークンのコンテキストウィンドウを備え、プロジェクト全体 (依存関係、レガシーコード、数千のファイルを含む) を一度に処理できる。テキスト、画像、ドキュメント、オーディオ、オーディオビデオを入力として受け取り、テキストを出力する。SageMaker JumpStart では、BF16 (Muse-Spark-Open-816B-A42B) と NVFP4 量子化 (Muse-Spark-Open-816B-A42B-NVFP4) の 2 つのバリアントを提供し、NVFP4 バリアントはメモリ使用量を約 1/4 に抑えてコスト効率の良いデプロイを可能にする。SageMaker JumpStart を使用すると、顧客は数クリックで Muse Spark Open をデプロイでき、エンドポイントは顧客の AWS アカウントで実行され、ソースコードとプロンプトを完全に制御できる。このモデルを使用するには、SageMaker コンソールで SageMaker JumpStart モデルカタログにアクセスするか、SageMaker Python SDK を使用して AWS アカウントにモデルをデプロイする。SageMaker JumpStart でファウンデーション モデルをデプロイおよび使用する方法の詳細については、Amazon SageMaker JumpStart ドキュメンテーションを参照すること。
この更新の位置づけ
開発者やソフトウェアエンジニアリングチームが、AWS インフラ上でエージェント型コーディングワークフローを実施する際に利用できる。