Metti in produzione modelli di fondazione da SageMaker Canvas

Inserito il: 12 giu 2024

Amazon SageMaker Canvas ora supporta l'implementazione dei modelli di fondazione (FM) negli endpoint di inferenza in tempo reale di SageMaker, consentendo di portare in produzione funzionalità di IA generativa e di utilizzarle al di fuori dello spazio di lavoro Canvas. SageMaker Canvas è uno spazio di lavoro senza codice che consente agli analisti e ai citizen data scientist di generare previsioni di ML accurate e utilizzare funzionalità di IA generativa.

SageMaker Canvas fornisce l'accesso agli FM con tecnologia Amazon Bedrock e SageMaker JumpStart, supporta la personalizzazione basata su RAG e l'ottimizzazione degli FM. A partire da oggi, puoi implementare FM con tecnologia SageMaker JumpStart come Falcon-7B, Llama-2 e altri ancora sugli endpoint SageMaker, semplificando così l'integrazione delle funzionalità di IA generativa nelle tue applicazioni al di fuori dello spazio di lavoro di SageMaker Canvas. È già possibile accedere agli FM con tecnologia Amazon Bedrock utilizzando un'unica API al di fuori dello spazio di lavoro di SageMaker. Semplificando il processo di implementazione, SageMaker Canvas accelera il time-to-value e garantisce una transizione fluida dalla sperimentazione alla produzione.

Per iniziare, esegui l'accesso a SageMaker Canvas per accedere agli FM con tecnologia SageMaker JumpStart. Seleziona il modello desiderato e implementalo con le configurazioni degli endpoint appropriate, ad esempio per un periodo illimitato o per un periodo di tempo specifico. I costi delle inferenze SageMaker verranno applicati ai modelli implementati. I nuovi utenti possono accedere alla versione più recente avviando direttamente SageMaker Canvas dalla propria Console AWS. Gli utenti esistenti possono accedere alla versione più recente di SageMaker Canvas facendo clic su "Esci" ed eseguendo di nuovo l'accesso.

La funzionalità ampliata è disponibile in tutte le regioni AWS in cui SageMaker Canvas è attualmente supportato. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione del prodotto SageMaker Canvas.