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Amazon SageMaker Canvas

每月免费使用 160 小时，为期 2 个月

Amazon SageMaker Canvas

使用直观的界面构建极其准确的机器学习模型，无需编写任何代码

Amazon SageMaker Canvas 入门
免费试用演示

什么是 SageMaker Canvas？

Amazon SageMaker Canvas 让您可以转换 PB 级数据，且无需编码即可构建、评估和部署生产就绪型机器学习（ML）模型。在统一、安全的企业环境中，它可以简化端到端机器学习生命周期。随着 SageMaker Canvas 中现已推出 Amazon Q 开发者版，您可以通过对话式聊天功能，在整个机器学习之旅（从数据准备到模型部署）中获得指导

SageMaker Canvas 可促进团队之间的协作，为生成的代码提供透明度，并通过模型版本控制和访问控制来确保治理。借助 SageMaker Canvas，您可以让所有技能水平的人员都参与到机器学习的开发中，无论其编码专业知识如何，都可以加速创新并更快地解决业务问题。

SageMaker Canvas 的优势

从数据准备到构建、评估和部署 PB 级模型，访问整个生命周期内的端到端机器学习功能。
Canvas 使用多种算法训练多个模型，以生成高精度的自定义机器学习模型，所有这些都通过无代码体验实现。
支持与其他 AWS 服务（包括用于治理和机器学习操作的 SageMaker 模型注册表和 Amazon DataZone）进行模型共享和集成。
通过代码级别的透明度促进与专家的协作。
使用自然语言聊天来描述您的目标。Amazon Q 开发者版可指导您完成从数据准备到模型构建的机器学习过程，同时解决有关数据和模型的查询。

在整个机器学习生命周期中构建

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以可视化方式准备 PB 级数据

  • 访问和导入来自 50 多个来源的数据，这些来源包括 Amazon S3、Athena、Redshift、Snowflake 和 Databricks 等等
  • 通过 300 多种预构建的分析和转换来提高数据质量和模型性能
  • 使用直观的低代码/无代码界面，以可视化方式构建和优化您的数据管道
  • 只需单击几下鼠标，即可扩展到 PB 级数据

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使用 Amazon Q 开发者版进行聊天指导的机器学习开发

  • 使用自然语言描述您的业务问题，通过聊天界面让 Amazon Q 开发者版在整个机器学习过程中指导您找到解决方案
  • Q 开发者版将问题分解为可操作的机器学习任务，并协助进行数据准备、模型构建、评估和部署
  • 在机器学习术语以及您的数据和模型方面提出问题并获得答案
  • Q 开发者版应用高级数据准备和模型构建技术，同时允许在完全掌控之下独立执行任务

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跨多种问题类型来训练和评估模型

  • 利用 AutoML 的强大功能，针对您的特定使用案例自动探索和优化模型
  • 只需单击几下鼠标，即可训练模型以进行回归、分类、时间序列预测、自然语言处理、计算机视觉以及对基础模型进行微调
  • 使用灵活的目标指标、数据拆分和模型控制（例如算法选择和超参数）选项来定制模型训练
  • 通过交互式可视化和模型解释来深入了解模型性能
  • 从模型排行榜中选择表现最佳的模型，然后导出所生成的代码以供进一步自定义

4

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大规模生成准确的预测 – 批量或实时

  • 直接在应用程序内执行交互式预测和假设分析
  • 只需单击一下鼠标，即可将模型部署到 SageMaker 端点以进行实时推理，或者临时或按自动计划执行批量预测
  • 通过在 SageMaker 模型注册表中注册模型，确保治理和版本控制
  • 与 Amazon SageMaker Studio 无缝共享模型，实现高级自定义和协作
  • 使用 Amazon QuickSight 将预测结果可视化并与利益相关方分享，以便增强决策能力

协作并确保治理

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促进跨团队协作和知识共享

  • 使用 SageMaker Studio 轻松共享模型，以便与数据科学家和专家协作
  • 使用数据科学家在 Canvas 工作空间内构建的模型来生成预测
  • 借助自动生成的笔记本来提高代码透明度，从而增强信任
  • 通过 Amazon QuickSight 控制面板与利益相关方共享模型、预测和洞察
  • 维护版本控制和模型沿袭跟踪，确保团队间的可再现性和可追溯性

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确保治理和 MLOps 最佳实践

  • 实施精细的用户级权限和访问控制，以实现安全的模型管理
  • 通过单点登录（SSO）功能实现无缝身份验证
  • 通过在 SageMaker 模型注册表中注册模型来遵循模型治理和版本控制
  • 导出模型笔记本以进行进一步的自定义和集成，从而简化 MLOps 管道
  • 通过自动关闭功能来优化成本和资源利用

使用基础模型进行构建

  • 轻松比较并选择最适合您任务的基础模型
  • 只需单击几下鼠标，即可使用所标注的训练数据集，针对业务使用案例来微调基础模型
Screenshot of the Amazon SageMaker Canvas interface showing the fine-tuning process for a machine learning model, specifically the selection of input and output columns, with options to choose base models and data types for training, including User Utterance and Bot Response.

利用您的生成式人工智能

  • 查询您存储在 Amazon Kendra 中的自有文档和知识库，以便生成量身定制的输出
  • 通过交互式可视化、模型解释和排行榜，深入了解模型性能
  • 将最合适的基础模型产品化，并部署到实时 SageMaker 端点
Screenshot of the Amazon SageMaker Canvas interface showing AI-generated summaries and extractions of content related to marketing campaign KPIs, with options for querying and comparing responses from different AI models.

使用案例

使用产品消费和购买历史数据来了解销售倾向并发现客户流失模式。
将历史销量及需求数据与相关 Web 流量、定价、产品类别和假期数据相结合，预测库存水平。
通过分析传感器数据和维护日志来预测制造设备的故障，避免停机时间。
创建个性化、引人入胜的高质量销售和营销内容，例如社交媒体帖子、产品描述和电子邮件营销活动。
分析和提取各种文档（例如保险索赔、发票、费用报告或身份证件）中的信息。

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