Amazon SageMaker Canvas
Создание точных прогнозов с помощью МО без кодаЧто такое SageMaker Canvas?
Amazon SageMaker Canvas – это визуальный интерфейс без кода, который позволяет готовить данные, создавать и развертывать высокоточные модели машинного обучения, упрощая комплексный жизненный цикл машинного обучения в унифицированной среде. Благодаря SageMaker Data Wrangler вы можете готовить и преобразовывать данные в петабайтном масштабе с помощью интерактивного взаимодействия и естественного языка. Вы можете использовать возможности AutoML и автоматически создавать собственные модели машинного обучения для регрессии, классификации, прогнозирования временных рядов, обработки естественного языка и машинного зрения при поддержке SageMaker Autopilot. Кроме того, за несколько кликов можно получить доступ к базовым моделям Amazon Bedrock и SageMaker JumpStart, а также оценить их, настроить и развернуть. Canvas способствует сотрудничеству между командами, обеспечивает прозрачность сгенерированного кода, а также управление с помощью координирования версий моделей и контроля доступа. С Canvas вы можете ускорить инновации и повысить производительность, быстро создавая собственные модели машинного обучения или тонко настраивая базовые модели в соответствии с потребностями своего бизнеса, независимо от опыта программирования.
Преимущества SageMaker Canvas
Создавайте решения на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения
Используйте комплексные возможности машинного обучения, включая подготовку данных с помощью Data Wrangler и обучение модели AutoML с AutoPilot, используя визуальный интерфейс без кода.
Подготовьте данные на естественном языке и масштабируйте их до петабайтного размера всего за несколько кликов
- Получайте и импортируйте данные из более чем 50 источников, включая Amazon S3, Athena, Redshift, Snowflake и Databricks
- Повысьте качество данных и производительность модели с помощью более 300 готовых анализов и преобразований
- Используйте естественный язык для анализа и преобразования данных
- Визуально создавайте и совершенствуйте конвейеры данных с помощью интуитивно понятного интерфейса с минимальным количеством кода и без него
- Масштабируйте данные до петабайтов в несколько кликов
Обучайте модели и оценивайте их для различных типов задач
- Используйте возможности AutoML, чтобы применять автоматическое изучение и оптимизировать модели для вашего конкретного сценария использования
- Обучайте модели регрессии, классификации, прогнозированию временных рядов, обработке естественного языка, машинному зрению и тонкой настройке базовых моделей всего за несколько кликов
- Настройте обучение модели с помощью гибких опций объективных метрик, разделения данных и элементов управления моделью, таких как выбор алгоритмов и гиперпараметры
- Получите представление о производительности модели с помощью интерактивных визуализаций и объяснений моделей
- Выберите наиболее эффективную модель из списка лидеров и экспортируйте сгенерированный код для дальнейшей настройки
Создавайте точные прогнозы в нужном масштабе – в пакетном режиме или в реальном времени
- Выполняйте интерактивные прогнозы и анализ прогнозирования прямо в приложении
- Развертывайте модели одним щелчком мыши на конечной точке SageMaker для получения логических выводов в реальном времени или выполняйте пакетные прогнозы для определенной цели либо с автоматически установленным расписанием
- Обеспечьте управление и контроль версий, зарегистрировав модели в соответствующем реестре SageMaker
- Легко делитесь моделями с Amazon SageMaker Studio для расширенной настройки и совместной работы
- Визуализируйте прогнозы и делитесь ими с заинтересованными сторонами с помощью Amazon QuickSight, чтобы принимать решения более эффективно
Построение с помощью базовых моделей
- Легко сравнивайте и выбирайте наиболее подходящую базовую модель (FM) для вашей задачи
- Настраивайте базовые модели с помощью маркированного набора учебных данных для бизнес-сценариев в несколько кликов
Используйте свой генеративный искусственный интеллект
- Запрашивайте собственные документы и базы знаний, которые хранятся в Amazon Kendra, чтобы генерировать персонализированные результаты
- Получайте представление о производительности модели с помощью интерактивных визуализаций, объяснений моделей и списков лидеров
- Создавайте и развертывайте наиболее подходящие базовые модели на конечных точках SageMaker в реальном времени
Сотрудничайте и обеспечивайте управление
Сделайте доступным машинное обучение и развивайте сотрудничество между командами. Обеспечьте совместное использование моделей и интеграцию с другими сервисами AWS для управления и MLOP.
Содействуйте сотрудничеству между командами и обмену знаниями
- Сотрудничайте со специалистами по обработке данных и экспертами, легко обмениваясь моделями с помощью SageMaker Studio
- Используйте модели, созданные специалистами по обработке данных в рабочем пространстве Canvas, для создания прогнозов
- Повысьте доверие благодаря прозрачности кода с помощью автоматически создаваемых блокнотов
- Делитесь моделями, прогнозами и аналитикой с заинтересованными сторонами, используя панели управления Amazon QuickSight
- Обеспечьте контроль версий и отслеживание происхождения моделей, обеспечивая воспроизводимость и отслеживаемость в разных командах
Обеспечьте управление и лучшие практики MLOP
- Внедрите детальные разрешения на уровне пользователя и контроль доступа для безопасного управления моделями
- Обеспечьте удобную аутентификацию с помощью функций единого входа (SSO)
- Соблюдайте правила управления моделями и версиями, регистрируя их в реестре моделей SageMaker
- Оптимизируйте конвейеры MLOPS, экспортируя блокноты моделей для дальнейшей настройки и интеграции
- Оптимизируйте затраты и использование ресурсов с помощью функций автоматического отключения