Produksi Model Fondasi dari SageMaker Canvas
Amazon SageMaker Canvas sekarang mendukung pen-deploy-an Model Fondasi (FM) ke titik akhir inferensi real-time SageMaker, memungkinkan Anda menghadirkan kemampuan AI generatif ke dalam produksi dan menggunakannya di luar ruang kerja Canvas. SageMaker Canvas adalah ruang kerja tanpa kode yang mendukung para analis dan ilmuwan data warga menghasilkan prediksi ML yang akurat dan menggunakan kemampuan AI generatif.
SageMaker Canvas menyediakan akses ke FM yang didukung oleh Amazon Bedrock dan SageMaker JumpStart, mendukung penyesuaian berbasis RAG, dan penyempurnaan FM. Mulai hari ini, Anda dapat men-deploy FM yang didukung oleh SageMaker JumpStart seperti Falcon-7B, Llama-2, dan lainnya ke titik akhir SageMaker sehingga lebih mudah untuk mengintegrasikan kemampuan AI generatif ke dalam aplikasi Anda di luar ruang kerja SageMaker Canvas. FM yang didukung oleh Amazon Bedrock sudah dapat diakses menggunakan satu API di luar ruang kerja SageMaker. Dengan menyederhanakan proses deployment, SageMaker Canvas mempercepat konversi waktu ke nilai dan memastikan transisi yang mulus dari eksperimen ke produksi.
Untuk memulai, masuk ke SageMaker Canvas untuk mengakses FM yang didukung oleh SageMaker JumpStart. Pilih model yang diinginkan dan lakukan deployment dengan konfigurasi titik akhir yang sesuai seperti tanpa batas waktu atau untuk durasi waktu tertentu. Biaya SageMaker Inferencing akan berlaku untuk model yang di-deploy. Pengguna baru dapat mengakses versi terbaru dengan langsung meluncurkan SageMaker Canvas dari konsol AWS mereka. Pengguna yang sudah ada dapat mengakses versi terbaru SageMaker Canvas dengan mengeklik “Log Out” dan masuk kembali.
Fitur yang diperluas ini sekarang tersedia di semua AWS Region di mana SageMaker Canvas didukung. Untuk mempelajari selengkapnya, lihat dokumentasi produk SageMaker Canvas.