Veröffentlicht am: Nov 29, 2023
Amazon SageMaker Canvas ist ein Tool ohne Code, mit dem Sie Machine Learning (ML)-Modelle erstellen und ML-Vorhersagen generieren können. Wie am 5. Oktober angekündigt, können Kunden auf Basismodelle (FMs) von Amazon Bedrock und SageMaker JumpStart zugreifen und diese bewerten, um Inhalte zu generieren und zusammenzufassen.
Ab heute erweitert SageMaker Canvas diese Funktionen: Es wird Kunden erleichtert, FMs an die Muster und Nuancen eines bestimmten Anwendungsfalls anzupassen, sodass die Leistung in Bezug auf Antwortqualität, Kosten und Latenz verbessert wird. Beispielsweise können Finanzanalysten, die SageMaker Canvas für Prognoseanalysen verwenden, jetzt ein Basismodell (FM) anpassen, um mit ihren eigenen historischen Daten Zusammenfassungen und Empfehlungen für ihre Berichte zu generieren.
Zu Beginn laden Kunden einen Datensatz hoch, wählen ein FM zur Optimierung aus und SageMaker Canvas erstellt und optimiert das Modell automatisch. Damit Kunden besser verstehen können, wie gut das FM bei einer bestimmten Aufgabe abschneidet, zeigt SageMaker Canvas Leistungskennzahlen an und ermöglicht es Kunden, die Modellleistung zu bewerten, sodass sie schnell feststellen können, ob es ihren Anforderungen entspricht.
Diese neuen Funktionen sind in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen Amazon SageMaker Canvas, Amazon Bedrock und Amazon SageMaker JumpStart aktuell verfügbar sind. Weitere Informationen finden Sie in der Servicedokumentation. Die Abrechnung erfolgt auf Basis der Trainingsdauer und des verwendeten Instance-Typs. Weitere Informationen finden Sie unter Preise für Amazon SageMaker.