Produksi Model Fondasi yang Disetel Mendetail 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 penyempurnaan FM yang didukung oleh Amazon Bedrock dan SageMaker JumpStart seperti varian Amazon Titan Express, Falcon-7B-Instruct, Falcon-40B-Instruct, dan Flan-T5. Anda dapat mengunggah set data, memilih FM untuk menyempurnakan, dan SageMaker Canvas secara otomatis membuat dan menyetel model untuk menyesuaikan FM dengan pola dan nuansa kasus penggunaan spesifik Anda yang meningkatkan kinerja respons model.
Mulai hari ini, Anda dapat menerapkan FM yang disetel dengan baik ke titik akhir SageMaker sehingga lebih mudah untuk mengintegrasikan kemampuan AI generatif ke dalam aplikasi Anda di luar ruang kerja SageMaker Canvas.
Untuk memulai, masuk ke SageMaker Canvas untuk mengakses FM yang disetel mendetail Pilih model yang diinginkan dan terapkan 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.