使用 SageMaker Canvas 实现经过微调的基础模型的产品化

发布于: 2024年7月19日

Amazon SageMaker Canvas 现在支持将经过微调的基础模型 (FM) 部署到 SageMaker 实时推理端点，从而使您可以将生成式人工智能功能引入生产环境，并在 Canvas 工作区之外使用。SageMaker Canvas 是一个无代码工作区，使分析师和公民数据科学家能生成准确的机器学习预测，并且可以使用生成式人工智能的各项功能。

SageMaker Canvas 允许访问由 Amazon Bedrock 和 SageMaker JumpStart 提供支持的经过微调的基础模型，例如 Amazon Titan Express、Falcon-7B-Instruct、Falcon-40B-Instruct 和 Flan-T5 变体。您可以上传数据集，选择要微调的基础模型，SageMaker Canvas 会自动创建和调整模型，使基础模型适应特定应用场景的模式和细微差别，从而增强模型回复的性能。
即日起，您可以将经过微调的基础模型部署到 SageMaker 端点，这样可以更轻松地将生成式人工智能功能集成到 SageMaker Canvas 工作区之外的应用程序。

要开始使用，请登录 SageMaker Canvas 以访问经过微调的基础模型。选择所需的模型，然后使用适当的端点配置（例如无限期或在特定时长内）部署模型。已部署的模型将适用 SageMaker 推理费用。新用户可以通过直接从 AWS 管理控制台启动 SageMaker Canvas 来访问最新版本。现有用户可以通过单击“注销”并重新登录来访问最新版本的 SageMaker Canvas。

此扩展功能现已在支持 SageMaker Canvas 的所有 AWS 区域推出。要了解更多信息，请参阅 SageMaker Canvas 产品文档。