投稿日: Oct 13, 2023
Amazon SageMaker Canvas では、機械学習 (ML) モデルをリアルタイム推論エンドポイントにデプロイできるようになりました。これにより、ML モデルを本番環境に導入し、ML を活用したインサイトに基づいてアクションを起こすことができます。SageMaker Canvas は、アナリストや市民データサイエンティストがビジネスニーズに合わせて正確な ML 予測を生成できるようにする、コーディング不要のワークスペースです。
これまで SageMaker Canvas には、ML モデルの評価、一括予測の生成、What-If 分析をインタラクティブなワークスペース内で実行する機能がありました。本日より、SageMaker エンドポイントにモデルをデプロイしてリアルタイム推論を行うことができるようになったため、SageMaker Canvas ワークスペースの外でモデル予測を利用したり、アクションを実行したりする作業が簡単になります。SageMaker Canvas から ML モデルを直接デプロイできるため、手動で ML モデルをエクスポート、設定、テストしたり、運用環境にデプロイしたりする必要がなくなり、複雑さが軽減され、時間を節約できます。また、コードを記述する必要がないので、個人が ML モデルを運用しやすくなります。
開始するには、Amazon SageMaker Canvas にログインして既存のモデルにアクセスするか、新しいモデルを作成してください。モデルを選択し、利用するモデルに適したエンドポイント設定でデプロイします。SageMaker 推論料金はデプロイされたモデルに適用されます。Amazon SageMaker Canvas で ML モデルを直接デプロイする機能は、SageMaker Canvas がサポートされているすべての AWS リージョンで利用できます。詳細については、SageMaker Canvas の製品マニュアルを参照してください。