Amazon SageMaker Canvas 기능

SageMaker Canvas는 감정 분석, 이미지의 객체 감지, 이미지의 텍스트 감지, 객체 추출을 비롯한 사용 사례에 바로 사용할 수 있는 테이블 형식, NLP 및 CV 모델에 대한 액세스를 제공합니다. 즉시 사용 가능한 모델은 모델 구축이 필요하지 않으며 Amazon Rekognition, Amazon Textract, Amazon Comprehend를 비롯한 AWS AI 서비스로 구동됩니다.

모델을 구축한 후에는 회사 데이터를 사용하여 프로덕션 환경에 배포하기 전에 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 모델 응답을 쉽게 비교하고 요구 사항에 가장 적합한 응답을 선택할 수 있습니다.

SageMaker Canvas는 콘텐츠 생성, 텍스트 추출 및 텍스트 요약을 위해 바로 사용할 수 있는 파운데이션 모델(FM)에 대한 액세스를 제공합니다. Claude 2, Llama-2, Amazon Titan, Jurassic-2, Command(Amazon Bedrock 기반) 등의 FM은 물론 Falcon, Flan-T5, Mistral, Dolly, MPT(SageMaker JumpStart 기반) 등의 공개적으로 사용 가능한 FM에 액세스하고 자체 데이터를 사용하여 조정할 수 있습니다.

SageMaker Canvas는 시각적인 가정 분석을 제공하므로 모델 입력을 변경한 다음 변경 사항이 개별 예측에 미치는 영향을 이해할 수 있습니다. 전체 데이터 세트에 대해 자동화된 배치 예측을 생성할 수 있으며, 데이터 세트가 업데이트되면 ML 모델도 자동으로 업데이트됩니다. ML 모델이 업데이트된 후에는 SageMaker Canvas의 노코드 인터페이스에서 업데이트된 예측을 검토할 수 있습니다.

Amazon QuickSight로 모델 예측을 공유하여 기존 비즈니스 인텔리전스와 예측 데이터를 동일한 대화형 시각 자료에 결합하는 대시보드를 구축할 수 있습니다. 또한 QuickSight에서 직접 SageMaker Canvas 모델을 공유하고 통합하여 QuickSight 대시보드 내에서 새 데이터에 대해 매우 정확한 예측을 생성할 수 있습니다.

SageMaker Canvas에서 만든 ML 모델을 클릭 한 번으로 SageMaker Model Registry에 등록하여 모델을 기존 모델 배포 CI/CD 프로세스에 통합할 수 있습니다.

SageMaker Studio를 사용하는 데이터 사이언티스트와 SageMaker Canvas 모델을 공유할 수 있습니다. 그러면 데이터 사이언티스트가 업데이트된 모델을 검토, 업데이트 및 공유하거나 추론을 위해 모델을 배포할 수 있습니다.