Große Sprachmodelle, die von Amazon Sagemaker Jumpstart unterstützt werden, sind in Redshift ML verfügbar
Amazon Redshift ML ermöglicht es Kunden, mit bekannten SQL-Befehlen Machine-Learning-Modelle für ihre Redshift-Daten zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Jetzt können Sie vortrainierte, öffentlich verfügbare LLMs in Amazon SageMaker JumpStart als Teil von Redshift ML nutzen. Sie können LLMs beispielsweise verwenden, um Feedback zusammenzufassen, eine Entitätsextraktion durchzuführen und Stimmungsanalysen für Daten in Ihrer Redshift-Tabelle vorzunehmen. Große Sprachmodelle in Redshift ML sind jetzt allgemein verfügbar, sodass Sie das Potenzial generativer KI in Ihrem Data Warehouse nutzen können.
Mit dieser Funktion vereinfacht Amazon Redshift ML den Aufbau benutzerdefinierter Machine-Learning-Pipelines für generative KI-Aufgaben wie Textzusammenfassung oder Kategorisierung. Erstellen Sie zunächst einen Endpunkt mit einem der unterstützten textbasierten LLMs in SageMaker Jumpstart, erstellen Sie ein Redshift-ML-Modell, das auf den Endpunkt verweist, und Sie können beginnen, den LLM-Endpunkt mithilfe von Standard-SQL-Befehlen über Redshift ML mit Ihren Daten in Redshift aufzurufen.
Amazon-Redshift-Unterstützung für große Sprachmodelle in Amazon Sagemaker Jumpstart ist jetzt verfügbar, wenn Amazon Redshift und Amazon Sagemaker Jumpstart verfügbar sind. Weitere Informationen finden Sie im Entwicklerhandbuch zur Amazon-Redshift-Datenbank.