Amazon SageMaker JumpStart 로 구동되는 대규모 언어 모델, Redshift ML에서 사용 가능
Amazon Redshift ML을 사용하는 고객은 익숙한 SQL 명령을 사용하여 Redshift 데이터에서 기계 학습 모델을 생성, 훈련 및 배포할 수 있습니다. 이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 Redshift ML의 일부로 사전 훈련된 공개적으로 사용 가능한 LLM을 활용할 수 있습니다. 예를 들어 LLM을 사용하여 피드백을 요약하고, 개체 추출을 수행하고, Redshift 테이블의 데이터에 대한 감정 분석을 수행할 수 있습니다. 이제 Redshift ML의 대규모 언어 모델을 정식 버전으로 사용할 수 있으므로 데이터 웨어하우스에 생성형 AI의 강력한 기능을 적용할 수 있게 되었습니다.
Amazon Redshift ML은 이 기능을 통해 텍스트 요약이나 분류와 같은 생성형 AI 작업을 수행하기 위한 사용자 지정 기계 학습 파이프라인을 구축하는 데 따르는 복잡성을 제거합니다. 시작하려면 SageMaker Jumpstart에서 지원되는 텍스트 기반 LLM 중 하나를 사용하여 엔드포인트를 생성하고, 해당 엔드포인트를 참조하는 Redshift ML 모델을 생성한 다음, Redshift의 데이터를 사용하는 Redshift ML을 통해 표준 SQL 명령을 사용하여 LLM 엔드포인트를 호출하기 시작할 수 있습니다.
Amazon Sagemaker Jumpstart의 대규모 언어 모델에 대한 Amazon Redshift 지원은 현재 Amazon Redshift를 사용할 수 있고 Amazon Sagemaker Jumpstart를 사용할 수 있는 리전에서 제공됩니다. 자세한 내용은 Amazon Redshift 데이터베이스 개발자 안내서에서 확인하세요.