Produzca modelos fundacionales ajustados desde SageMaker Canvas
Amazon SageMaker Canvas ahora admite la implementación de modelos fundacionales (FM) ajustados en los puntos de enlace de inferencia en tiempo real de SageMaker. Esto le permite incorporar capacidades de IA generativa a la producción y al consumo 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 brinda acceso a FM ajustados con tecnología de Amazon Bedrock y SageMaker JumpStart, como las variantes Amazon Titan Express, Falcon-7B-Instruct, Falcon-40B-Instruct y Flan-T5. Puede cargar un conjunto de datos, seleccionar un FM para ajustarlo y SageMaker Canvas crea y ajusta automáticamente el modelo para adaptar los FM a los patrones y matices de su caso de uso específico. De esta manera, mejora el rendimiento de las respuestas del modelo.
A partir de hoy, puede implementar FM ajustados en los puntos de enlace de SageMaker, lo que facilita la integración de las capacidades de IA generativa en sus aplicaciones fuera del espacio de trabajo de SageMaker Canvas.
Para empezar, inicie sesión en SageMaker Canvas y acceda a los FM ajustados. Seleccione el modelo que quiera 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.