投稿日: Nov 29, 2023
Amazon SageMaker Canvas は、ノーコードで機械学習モデルを構築し、機械学習 (ML) による予測を生成できるツールです。10 月 5 日に発表されたように、Amazon Bedrock と SageMaker JumpStart の基盤モデル (FM) にアクセスして評価し、コンテンツの生成と要約を行うことができるようになりました。
本日より、SageMaker Canvas ではこれらの機能が拡張され、お客様が特定のユースケースのパターンやニュアンスに合わせて FM を簡単に適応できるようになり、応答品質、コスト、レイテンシーなどのパフォーマンスを向上させることができます。例えば、SageMaker Canvas を予測分析に使用している財務アナリストは、ベース FM をカスタマイズして、独自の履歴データを使用してレポートの要約と推奨事項を生成できるようになります。
この拡張された機能を利用するには、データセットをアップロードし、チューニングする FM を選択します。その後、SageMaker Canvas によってモデルが自動的に作成されチューニングされます。SageMaker Canvas ではパフォーマンスメトリクスが表示されるため、特定のタスクで FM がどのように機能しているかを理解できます。また、モデルのパフォーマンスを評価できるため、モデルのパフォーマンスがニーズに合っているかどうかをすぐに把握することもできます。
これらの新機能は、Amazon SageMaker Canvas、Amazon Bedrock、Amazon SageMaker JumpStart が現在サポートされているすべての AWS リージョンで利用可能です。詳細については、サービスのドキュメントを参照してください。料金は、トレーニング期間と使用したインスタンスタイプに基づいて請求されます。詳細については、Amazon SageMaker の料金をご覧ください。