게시된 날짜: Nov 29, 2023
Amazon SageMaker Canvas는 기계 학습(ML) 모델을 구축하고 ML 예측을 생성할 수 있는 노코드 도구입니다. 10월 5일에 발표된 바와 같이, 고객은 Amazon Bedrock 및 SageMaker JumpStart에서 파운데이션 모델(FM)에 액세스한 후 모델을 평가하여 콘텐츠를 생성하고 요약할 수 있습니다.
오늘부터는 SageMaker Canvas에서 이러한 기능을 더욱 광범위하게 활용할 수 있습니다. 고객이 특정 사용 사례의 패턴과 특성에 맞도록 FM을 쉽게 조정하여 응답 품질, 비용, 지연 시간 측면에서 FM 성능을 개선할 수 있기 때문입니다. 예를 들어 예측 분석에 SageMaker Canvas를 사용하는 재무 분석가는 이제 기본 FM을 사용자 지정하여 자체 기록 데이터로 보고서에 포함할 권장 사항과 요약을 생성할 수 있습니다.
이 기능 사용을 시작하려는 고객은 데이터 세트를 업로드하고 튜닝할 FM만 선택하면 됩니다. 그러면 SageMaker Canvas에서 모델을 자동으로 생성 및 튜닝합니다. 고객이 특정 작업에서 FM의 성능 수준을 파악할 수 있도록 SageMaker Canvas에는 성능 지표가 표시됩니다. 고객은 이 지표를 참조하여 모델 성능을 평가해 모델이 요구를 충족하는 데 적합한지를 빠르게 파악할 수 있습니다.
새 기능은 현재 Amazon SageMaker Canvas, Amazon Bedrock 및 Amazon SageMaker JumpStart가 제공되는 모든 AWS 리전에서 사용 가능합니다. 자세한 내용은 서비스 설명서를 참조하세요. 고객에게는 사용된 인스턴스 유형과 훈련 기간을 기준으로 요금이 부과됩니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker 요금을 참조하세요.