Publicado: May 27, 2021
Temos o prazer de anunciar que o Redshift ML está disponível ao público. O Amazon Redshift ML permite que você crie, treine e implante modelos de machine learning (ML) usando comandos habituais de SQL. Com o Amazon Redshift ML, agora você pode aproveitar o Amazon SageMaker, um serviço totalmente gerenciado de machine learning, sem transferir seus dados ou aprender novas habilidades.
Com o Amazon Redshift ML, habilitado pelo Amazon SageMaker, agora você pode usar instruções SQL para criar e treinar modelos de machine learning com base em seus dados no Amazon Redshift e usar esses modelos para casos de uso como previsão de rotatividade e pontuação de risco de fraude diretamente em suas consultas e relatórios. O Amazon Redshift ML descobre automaticamente o melhor modelo, fazendo ajustes com base nos dados de treinamento usando o Amazon SageMaker Autopilot. O SageMaker Autopilot escolhe entre modelos de classificação binários, por regressão ou multicategorias. Como alternativa, você pode escolher um modelo específico, como Xtreme Gradient Boosted Tree (XGBoost) ou Multilayer Perceptron (MLP), um tipo de problema como regressão ou classificação, além de pré-processadores ou hiperparâmetros. O Amazon Redshift ML usa seus parâmetros para criar, treinar e implantar o modelo no data warehouse do Amazon Redshift. Você pode obter previsões desses modelos treinados usando consultas SQL como se estivesse invocando uma User Defined Function (UDF – Função definida pelo usuário) e aproveitar todos os benefícios do Amazon Redshift, incluindo capacidades de processamento massivamente paralelo. Também é possível importar seus modelos pré-treinados do SageMaker Autopilot, XGBoost ou MLP para fazer inferência local no cluster do Amazon Redshift.
O Amazon Redshift ML também oferece a possibilidade de invocar modelos personalizados de ML implantados em endpoints remotos do SageMaker.
O Amazon Redshift ML aproveita seus recursos de cluster existentes para fazer previsão, permitindo que você evite cobranças adicionais do Amazon Redshift. Ao criar um modelo no Amazon Redshift, o Amazon Redshift ML usa o Amazon SageMaker para treinar seu modelo. Você paga apenas pelos custos associados ao SageMaker. Não há cobrança adicional do Amazon Redshift para criar ou usar um modelo, e a previsão acontece localmente em seu cluster do Amazon Redshift. Acesse a página de definição de preço do Redshift para mais detalhes.
O Redshift ML está disponível nas seguintes regiões: Leste dos EUA (Ohio), Leste dos EUA (Norte da Virginia), Oeste dos EUA (Oregon), Oeste dos EUA (São Francisco), Canadá (Central), Europa (Frankfurt), Europa (Irlanda), Europa (Paris), Europa (Estocolmo), Ásia-Pacífico (Hong Kong), Ásia-Pacífico (Tóquio), Ásia-Pacífico (Singapura), Ásia-Pacífico (Sydney) e América do Sul (São Paulo). Para começar e saber mais, acesse a documentação do Amazon Redshift ou leia esta publicação do blog.