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カザフスタンはAI計算能力インフラの構築を加速しており、Firebirdは米国の輸出許可を取得して4万5千基のNVIDIA Grace Blackwell GPUを導入する予定です。

カザフスタンのAIエコシステムは、計画段階から大規模な導入へと移行しており、Firebird社は米国からの輸出許可を取得して同国にAI工場を建設し、第一期としてNVIDIA Grace Blackwell GPUを4万5千基導入する予定です。また、Kazakhtelecomはすでに1,000基超のH200/B300 GPUを稼働させており、2025年までにVera Rubinなどさらに2,000基超のGPUを追加導入する計画を立てています。複数の関係者が連携して、計算能力の供給、開発者へのアクセス促進、そして国内におけるAIアプリケーションの実装を推進しています。

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Amazon SageMaker AIが、GPU不要の管理型モデルカスタマイズトレーニングセッションを提供開始し、正式に全面利用可能になりました

AWSは、SageMaker AIのサーバーレス型モデルカスタマイズ機能に「トレーニングセッション」を追加し、本日より全面的に利用可能になったと発表しました。ユーザーは、カスタム損失関数や報酬信号、マルチラウンド強化学習など、トレーニング後のロジックを独自に記述できます。一方で、GPUの割り当て、分散実行、フォールトトレランスによる復旧、チェックポイントの保存はすべてプラットフォームが自動で処理します。

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Amazon SageMakerがトレーニングセッションAPIをリリース:ユーザーは独自の大規模モデルの学習ループを記述でき、GPUの管理が不要になります

Amazon SageMakerは、Training Sessions APIをリリースし、ユーザーが純粋なPythonスクリプトでSFT、RLHF、GRPO、KTOなどのカスタム大規模モデルの学習ロジックを実装できるようにしました。GPUリソースのスケジューリング、フォールトトレランス、分散実行、およびチェックポイント管理はすべてサービスによってホストされます。

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