新功能 – 将在任何地方构建的机器学习模型引入 Amazon SageMaker Canvas 并生成预测

Amazon SageMaker Canvas 为业务分析师提供可视化界面，无需编写任何代码，即可使用机器学习（ML）解决业务问题。自从我们在 2021 年推出 SageMaker Canvas 以来，许多用户要求我们提供增强的无缝协作体验，使数据科学家只需点击几下即可与业务分析师共享经过训练的模型。

今天，我很高兴地宣布，您现在可以将在任何地方构建的机器学习模型引入 SageMaker Canvas 并生成预测。

新功能 – 将您自己的模型引入 SageMaker Canvas
作为数据科学家或机器学习从业者，您现在可以与您的业务团队无缝共享在 Amazon SageMaker 内部或外部的任何地方构建的模型。这样可以省去工程团队构建单独的工具或用户界面，以共享机器学习模型并在组织不同部门之间进行协作的繁重工作。作为业务分析师，您现在可以在几分钟内利用数据科学家共享的机器学习模型来生成预测。

我将向您展示这在实践中是如何运作的！

在此示例中，我与我的营销分析师共享了一个经过训练的机器学习模型，可以识别可能面临流失风险的客户。首先，我在 SageMaker 模型注册表中注册模型。SageMaker 模型注册表允许您对模型进行编目和管理模型版本。我创建了一个名为 2022-customer-churn-model-group 的模型组，然后选择创建模型版本来注册我的模型。

要注册您的模型，请提供推理镜像在 Amazon ECR 中的位置，以及 model.tar.gz 文件在 Amazon S3 中的位置。您还可以添加模型端点建议和其他模型信息。注册模型后，选择模型版本并选择共享。

现在，您可以在想要与之共享模型的同一 SageMaker 域中选择 SageMaker Canvas 用户配置文件。然后，提供其他模型详细信息，例如有关训练和验证数据集的信息、机器学习问题类型和模型输出信息。您也可以为与之共享模型的 SageMaker Canvas 用户添加注释。

同样，您现在还可以与 SageMaker Canvas 用户共享在 SageMaker Autopilot 中训练的模型和 SageMaker JumpStart 中提供的模型。

业务分析师将在 SageMaker Canvas 中收到一条应用内通知，告知他们已与他们共享了模型，以及您添加的任何注释。

我的营销分析师现在可以在 SageMaker Canvas 中打开、分析并开始使用该模型生成机器学习预测。

选择批量预测为整个数据集生成机器学习预测，或选择单一预测为单个输入创建预测。您可以将结果下载到.csv 文件中。

新功能 – 改进了 SageMaker Canvas 与 SageMaker Studio 用户的模型共享和协作
我们还改进了 SageMaker Canvas 与数据科学和机器学习团队的共享和协作功能。作为业务分析师，您现在可以选择要与哪个 SageMaker Studio 用户配置文件共享您的标准构建模型。

与您的数据科学家或机器学习从业者共享模型后，他们将在 SageMaker Studio 中收到类似的应用内通知，以及您的任何注释。除了查看模型外，SageMaker Studio 用户现在还可以在需要时更新 SageMaker Data Wrangler 中的数据转换，在 SageMaker Autopilot 中重新训练模型，然后反向共享更新的模型。SageMaker Studio 用户还可以从 SageMaker Autopilot 的模型列表中推荐替代模型。

SageMaker Studio 用户反向共享模型后，您会在 SageMaker Canvas 中收到另一条通知，告知您已与您共享了更新的模型。业务分析师和数据科学家之间的这种协作将通过提高自动决策的透明度、建立信任和加快机器学习部署，帮助在组织中普及机器学习。

现已推出
Amazon SageMaker Canvas 增强的无缝协作功能，包括引入在任何地方构建的机器学习模型的功能，现已在所有提供 SageMaker Canvas 的 AWS 区域推出，而现有的 SageMaker Canvas 定价没有变化。

立即开始协作，将您的机器学习模型引入 Amazon SageMaker Canvas！

– Antje