Produzca modelos fundacionales desde SageMaker Canvas
Amazon SageMaker Canvas ahora admite la implementación de modelos fundacionales (FM) en los puntos de enlace de inferencia en tiempo real de SageMaker, lo que le permite incorporar capacidades de IA generativa a la producción y usarlas fuera del espacio de trabajo de Canvas. SageMaker Canvas es un espacio de trabajo sin código que permite a los analistas y científicos de datos ciudadanos generar predicciones de ML precisas y utilizar capacidades de IA generativa.
SageMaker Canvas proporciona acceso a máquinas virtuales con tecnología de Amazon Bedrock y SageMaker JumpStart, admite la personalización basada en RAG y el ajuste preciso de las máquinas virtuales. A partir de hoy, puede implementar máquinas virtuales con tecnología JumpStart de SageMaker, como Falcon-7B, Llama-2 y más, en los puntos de enlace de SageMaker. Esto facilita la integración de las capacidades de IA generativa en sus aplicaciones fuera del espacio de trabajo de SageMaker Canvas. Ya se puede acceder a los FM con tecnología de Amazon Bedrock mediante una única API fuera del espacio de trabajo de SageMaker. Al simplificar el proceso de implementación, SageMaker Canvas acelera la generación de valor y garantiza una transición fluida de la experimentación a la producción.
Para empezar, inicie sesión en SageMaker Canvas para acceder a los FM con tecnología de SageMaker JumpStart. Seleccione el modelo deseado e impleméntelo con las configuraciones de punto de enlace adecuadas, por ejemplo, de forma indefinida o durante un período de tiempo específico. Los cargos de inferencia de SageMaker se aplicarán a los modelos implementados. Un usuario nuevo puede acceder a la versión más reciente iniciando directamente SageMaker Canvas desde su consola de AWS. Un usuario existente puede acceder a la versión más reciente de SageMaker Canvas haciendo clic en “Cerrar sesión” y volver a iniciarla.
Esta nueva característica ahora está disponible en todas las regiones de AWS donde se admite SageMaker Canvas. Para obtener más información, consulte la documentación del producto SageMaker Canvas.