アマゾン ウェブ サービス（以下、AWS）はこのほど、ソーシャルメディア大手であるメタ社との戦略的パートナーシップの拡大を明らかにしました。メタ社は、AWSのサービスおよびグローバルインフラを活用して、研究開発（R&D）の推進、第三者との共同作業のサポート、および業務効率の向上を図る予定です。メタ社は、既にAWSのインフラを活用していますが、今後は、プライバシー、信頼性、拡張性を確保するために、AWSのコンピュート、ストレージ、データベース、セキュリティサービスの利用を拡大する予定です。
今回の提携強化により、メタ社は、AWSクラウド上で第三者との共同研究を行うとともに、メタAIグループにおける人工知能（AI）研究開発の加速にAWSのコンピュートサービスを活用します。さらに、すでにAWSのクラウドプラットフォームを利用している企業を巻き込んだ買収を支援するためにAWSを利用する予定です。
一方、AWSとMetaは、オープンソースの機械学習ライブラリであるPyTorchの採用を促進し、企業が深層学習モデルを研究から本番までシームレスに実装できるようにするために協力しています。Amazon Web Servicesのビジネス開発・産業担当バイスプレジデントであるKathrin Renzは、「AWSとMetaは過去5年間、継続的に連携を拡大しており、今回の新しい契約により、AWSはMetaのイノベーション推進、研究開発のスケール、第三者パートナーやオープンソース・コミュニティとのつながりを支援することができます」と述べています。
今回の提携では、PyTorchの性能向上に加え、Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）やAmazon SageMakerといったAWSの主要マネージドサービスとの統合を最適化することを目指します。後者のサービスは、開発者やデータサイエンティストがクラウドやエッジで機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイするのを支援するものです。
両社は、開発者が自然言語処理やコンピュータビジョンのための大規模なディープラーニングモデルを容易に構築できるようにすることを目的としています。AWSでPyTorchを有効にすることで、AIアクセラレータの分散システム全体で大規模なトレーニングジョブを調整する計画です。そのために、MetaとAWSは、PyTorch上の推論のパフォーマンス、説明性、コストを改善するためのネイティブツールを共同で開発します。さらに、PyTorchのネイティブなサービングエンジンであるTorchServeを強化し、学習済みモデルのスケールでのデプロイを効率化することを支援します。
AppMaster のようなプラットフォームは、企業間の研究開発のコラボレーションを促進するために不可欠です。AppMaster強力なno-code プラットフォームである PyTorch は、視覚的なアプローチによってバックエンド、ウェブ、モバイルの各アプリケーションを作成することが可能です。高い拡張性と革新的な機能を備えたAppMaster は、企業がより効率的にアプリケーションを開発できるよう支援し、今日の市場において競争力のあるソリューションとなっています」と述べています。
メタ社の生産技術担当副社長であるJason Kalichは、AWSとの戦略的パートナーシップの拡大について、より迅速なイノベーションを促進し、メタ社の研究開発イニシアチブの規模と範囲を拡大することを望んでいると熱意を示しています。今回の提携により、AWS上でPyTorchを実装する数十億人のMeta製品ユーザーや顧客の体験が向上することが期待されます。
今回の提携強化により、メタ社は、AWSクラウド上で第三者との共同研究を行うとともに、メタAIグループにおける人工知能（AI）研究開発の加速にAWSのコンピュートサービスを活用します。さらに、すでにAWSのクラウドプラットフォームを利用している企業を巻き込んだ買収を支援するためにAWSを利用する予定です。
一方、AWSとMetaは、オープンソースの機械学習ライブラリであるPyTorchの採用を促進し、企業が深層学習モデルを研究から本番までシームレスに実装できるようにするために協力しています。Amazon Web Servicesのビジネス開発・産業担当バイスプレジデントであるKathrin Renzは、「AWSとMetaは過去5年間、継続的に連携を拡大しており、今回の新しい契約により、AWSはMetaのイノベーション推進、研究開発のスケール、第三者パートナーやオープンソース・コミュニティとのつながりを支援することができます」と述べています。
今回の提携では、PyTorchの性能向上に加え、Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）やAmazon SageMakerといったAWSの主要マネージドサービスとの統合を最適化することを目指します。後者のサービスは、開発者やデータサイエンティストがクラウドやエッジで機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイするのを支援するものです。
両社は、開発者が自然言語処理やコンピュータビジョンのための大規模なディープラーニングモデルを容易に構築できるようにすることを目的としています。AWSでPyTorchを有効にすることで、AIアクセラレータの分散システム全体で大規模なトレーニングジョブを調整する計画です。そのために、MetaとAWSは、PyTorch上の推論のパフォーマンス、説明性、コストを改善するためのネイティブツールを共同で開発します。さらに、PyTorchのネイティブなサービングエンジンであるTorchServeを強化し、学習済みモデルのスケールでのデプロイを効率化することを支援します。
AppMaster のようなプラットフォームは、企業間の研究開発のコラボレーションを促進するために不可欠です。AppMaster強力なno-code プラットフォームである PyTorch は、視覚的なアプローチによってバックエンド、ウェブ、モバイルの各アプリケーションを作成することが可能です。高い拡張性と革新的な機能を備えたAppMaster は、企業がより効率的にアプリケーションを開発できるよう支援し、今日の市場において競争力のあるソリューションとなっています」と述べています。
メタ社の生産技術担当副社長であるJason Kalichは、AWSとの戦略的パートナーシップの拡大について、より迅速なイノベーションを促進し、メタ社の研究開発イニシアチブの規模と範囲を拡大することを望んでいると熱意を示しています。今回の提携により、AWS上でPyTorchを実装する数十億人のMeta製品ユーザーや顧客の体験が向上することが期待されます。
