Amazon Web Services ブログ

Category: Industries

Extension for Stable Diffusion on AWS で大規模に画像生成 AI を活用する

AWS では、Extension for Stable Diffusion on AWS というソリューションを提供しています。このソリューションは OSS の Stable Diffusion Web UI の拡張機能で、モデルのファインチューニングと推論をクラウド上のリソースにオフロードすることで、複数ユーザーによる大規模な利用を可能にします。この拡張機能を使用すると、お客様は Amazon SageMaker 上で Stable Diffusion のモデルトレーニング、ファインチューニング、推論を簡単に実行できます。SageMaker のマネージドな分散学習と高性能の GPU インスタンスを活用することで、必要な時だけ高パフォーマンスのリソースを利用できます。また、 CloudFormation テンプレートを使ってリソースをプロビジョニングすることで、手動設定に伴う複雑さやミスを回避できます。

AWS上のライブ映像ワークフローを検出、可視化、監視する

はじめに クラウド上でライブ動画の放送、ストリーミング、配信を行う場合、ワークフローの構築、テスト、セキュリテ […]

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医療情報ガイドラインをクラウド上で実践する -概要編-

この記事は、医療情報システムに特化した安全管理のガイドライン「医療情報を取り扱う情報システム・サービスの提供事業者における安全管理ガイドライン」への対応方法について取り上げています。ガイドラインでは、一律の要求事項ではなく、リスクベースアプローチを採用しており、サービス提供事業者が医療機関と合意形成を行うことが重要とされています。記事では、リスクマネジメントプロセスの3つのフェーズ(リスクアセスメント、リスク対応、リスクコミュニケーション)について概説し、サービス提供事業者が果たすべき責任と、医療機関との合意形成に必要な資料の作成例を紹介しています。次回は、各フェーズの具体的な進め方を詳しく解説する予定です。

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医療情報ガイドラインをクラウド上で実践する -詳説編-

本ブログでは、医療情報ガイドラインに基づいたクラウド上での医療情報システム構築におけるリスクマネジメントプロセスについて解説しています。リスクマネジメントプロセスとして「リスクアセスメント」「リスク対応」「リスクコミュニケーション」の各フェーズを紹介し、特にリスクアセスメントとリスク対応フェーズでは、別紙2と医療情報システム向けAWS利用リファレンスを活用した進め方を例示しています。リスクアセスメントシートを用いてリスクの洗い出しと対応策の検討を行い、最終的にリスクコミュニケーションフェーズで医療機関等に説明義務を果たすプロセスを解説しています。

トヨタと堺市消防局の新たな挑戦 ドラレコ映像は消防の新しい情報源となるのか

トヨタ自動車は、大阪府堺市と共に現場状況が分かりにくい交通事故などの緊急を要する事案に対して、現場付近を走行する車両のドライブレコーダーの映像を活用する共同実証実験を行っています。本記事では、トヨタ自動車がアマゾン ウェブ サービス (AWS) を活用し、「消防向けドラレコ映像活用システム」を開発した事例についてご紹介します。

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