Produisez des modèles de fondation à partir de SageMaker Canvas
Amazon SageMaker Canvas prend désormais en charge le déploiement de modèles de fondation (FM) sur les terminaux d'inférence en temps réel de SageMaker, ce qui vous permet d'intégrer des fonctionnalités d'IA générative en production et de les utiliser en dehors de l'espace de travail Canvas. SageMaker Canvas est un espace de travail sans code qui permet aux analystes et aux scientifiques des données citoyens de générer des prédictions de ML précises et d’utiliser des fonctionnalités d’IA générative.
SageMaker Canvas donne accès aux FM alimentés par Amazon Bedrock et SageMaker JumpStart, et prend en charge la personnalisation basée sur RAG ainsi que le réglage fin des FM. À partir d'aujourd'hui, vous pouvez déployer des machines virtuelles optimisées par SageMaker JumpStart, telles que Falcon-7B, Llama-2, etc., sur les terminaux SageMaker, ce qui facilite l'intégration de fonctionnalités d'IA générative dans vos applications en dehors de l'espace de travail SageMaker Canvas. Les FM alimentés par Amazon Bedrock sont déjà accessibles via une API unique en dehors de l'espace de travail SageMaker. En simplifiant le processus de déploiement, SageMaker Canvas accélère le retour sur investissement et garantit une transition fluide de l'expérimentation à la production.
Pour commencer, connectez-vous à SageMaker Canvas pour accéder aux FM optimisés par SageMaker JumpStart. Sélectionnez le modèle souhaité et déployez-le avec les configurations de terminaux appropriées, par exemple indéfiniment ou pour une durée spécifique. Les frais d'inférence de SageMaker s'appliqueront aux modèles déployés. Un nouvel utilisateur peut accéder à la dernière version en lançant directement SageMaker Canvas depuis sa console AWS. Un utilisateur existant peut accéder à la dernière version de SageMaker Canvas en cliquant sur « Déconnexion » et en se reconnectant.
La fonctionnalité étendue est désormais disponible dans toutes les régions AWS où SageMaker Canvas est pris en charge. Pour en savoir plus, consultez la documentation produit de SageMaker Canvas.