Publié le: Oct 12, 2023
Amazon SageMaker Canvas est un service permettant aux analystes métier de générer des prédictions en matière de machine learning (ML) et d'intelligence artificielle (IA) sans avoir à écrire une seule ligne de code. Comme annoncé le 5 octobre, les clients peuvent accéder aux modèles de fondation (FM) et les évaluer afin de générer et résumer du contenu.
À compter d'aujourd'hui, Amazon SageMaker Canvas étend les capacités de synthèse du contenu et d'extraction d'informations à partir de données provenant spécifiquement de documents fournis par les clients.
Pour commencer, les clients indexent un ensemble de documents dans Amazon Kendra dont ils souhaitent extraire des informations, puis sélectionnent simplement cet index de documents pour l'utiliser dans Amazon SageMaker Canvas. Les nouvelles fonctionnalités sont disponibles dans toutes les régions AWS où Amazon SageMaker Canvas, Amazon Kendra, Amazon Bedrock et Amazon SageMaker JumpStart sont pris en charge aujourd'hui. Pour en savoir plus, consultez la documentation du service SageMaker Canvas. Les clients sont facturés pour leur utilisation d'Amazon Kendra. Consultez les tarifs d'Amazon Kendra pour plus de détails. Les clients utilisant des FM d'Amazon Bedrock sont facturés en fonction du volume de jetons d'entrée et de jetons de sortie. Pour en savoir plus, consultez la page Tarification d’Amazon Bedrock. Les FM publics sont déployés sur des instances Amazon SageMaker. Les clients sont facturés pour la durée d’utilisation en fonction du type d'instance que vous choisissez. Pour en savoir plus, consultez la section Hébergement : inférence en temps réel de la tarification d'Amazon SageMaker.