AWSは、Amazon SageMaker Studioに新機能としてAmazon Q Developerの追加を発表した。この生成AIアシスタントは、SageMakerのJupyterLabエクスペリエンスにネイティブに組み込まれており、各タスクに最適なツールの推奨、ステップバイステップのガイダンス、コード生成、トラブルシューティング支援を提供する。
Amazon Q Developerは、サンプルノートブック、コードスニペット、インストラクションを検索するためにSageMaker Studioを離れることなく、MLモデルの構築、トレーニング、デプロイを可能にすることで、ML開発ライフサイクルを簡素化し、加速するように設計されている。複雑なMLの問題をより小さなタスクに変換したり、ドキュメントから関連情報を検索したりするのに役立つ。
このアシスタントは、予測のためのXGBoostアルゴリズムのトレーニングやS3からデータセットをダウンロードしてPandasを使用して読み込むなど、さまざまなMLタスクのコードを生成できる。また、デバッグやエラーの修正のためのガイダンスや、ノートブックジョブのスケジューリングのための推奨事項を提供できる。
SageMaker StudioのJupyterLabは、Amazon Q Developerでモデル開発ライフサイクルをキックオフできるようになった。チャット機能により、膨大なドキュメントに目を通すことなく、ユースケースのためにSageMakerの機能をどのように活用するかを発見し、学べる。またアシスタントは、ユーザーのニーズに合わせたコードを生成し、JupyterLabでコードを編集、説明、文書化するために、インラインでのコード提案や会話による支援を提供できる。
AWSのDevRelであるRicardo Ferreira氏は、自身のXアカウントで次のように語っている。
プログラミング言語を学習しているときは、愚かなコーディングミスがあっても構いません。しかし、ソフトウェア開発のキャリアを積むにつれ、そうもいかなくなるでしょう。#AmazonQDeveloperはその手助けをしてくれます。
AWSデベロッパーアドボケイトのRomain Jourdan氏は、Xにこのように投稿している。
生成AIの領域は動きが速く、追いつくのは困難です。Amazon Q Developerも毎週改善されているので、開発者にとって何が新しく、何をテストすべきかを簡単に把握できるようにしたかったのです。
他の類似ツールには、RapidMiner、H2O.ai、KNIME、Alteryxなどがある。これらのツールは、自動化された機械学習、データ準備、モデルデプロイ機能を提供し、開発プロセスの合理化と生産性の向上に役立つ。
Amazon Q Developerは現在、Amazon SageMakerが一般的に利用可能なすべての地域で利用できる。Amazon Q Developer Pro Tierの全ユーザーが利用可能で、価格情報はAmazon Q Developerの価格ページで確認できる。