AWSで使える数学AIまとめ
モデル一覧
| モデル名 | 提供方法 | 数学性能 | 特徴 | Excel出力 | 1日コスト |
|---|---|---|---|---|---|
| gpt-oss-120b | Bedrock | ★★★★★ | Chain of Thought対応、128Kコンテキスト | ✅ | 約32〜65円 |
| DeepSeek-R1 | Bedrock | ★★★★ | 軽量・高速・推論に強い | ✅ | 約25〜50円 |
| Mistral / Mixtral | SageMaker | ★★★ | 軽量モデル、証明には不向き | ✅ | 約20〜40円 |
| 独自モデル | SageMaker微調整 | ★★★★ | 数理最適化・証明生成に対応 | ✅ | 約50〜100円 |
構成別の特徴
- Bedrock： API呼び出しのみで即利用。JSON整形→Excel化可能。
- SageMaker JumpStart： Notebookで開発。Pandas→Excel出力。
- SageMaker微調整： 自前学習で高度な数学処理。自由なExcel設計可能。
- Lambda連携： Bedrock呼び出し→S3にExcel保存。サーバーレスで低コスト。
用途別おすすめモデル
- 数式処理：gpt-oss-120b / DeepSeek-R1
- 証明生成：gpt-oss-120b / SageMaker微調整
- 数理最適化：SageMaker独自モデル
- 論理推論：DeepSeek-R1 / Claude 3 Sonnet
Excel出力例（Python）
import pandas as pd
results = [
{"問題": "x^2 + 2x + 1 = 0", "解": "x = -1"},
{"問題": "∫x dx", "解": "0.5x^2 + C"}
]
df = pd.DataFrame(results)
df.to_excel("math_results.xlsx", index=False)