Publicado: Oct 13, 2023
O Amazon SageMaker Canvas agora oferece suporte à implantação de modelos de machine learning (ML) em endpoints de inferência em tempo real, permitindo que você leve seus modelos de ML à produção e conduza ações com base em insights baseados em ML. O SageMaker Canvas é um espaço de trabalho sem código que permite que analistas e cientistas de dados gerem previsões precisas de ML para suas necessidades comerciais.
Até agora, o SageMaker Canvas permitia avaliar um modelo de ML, gerar previsões em massa e executar análises hipotéticas em seu espaço de trabalho interativo. A partir de hoje, você também pode implantar os modelos nos endpoints do SageMaker para inferência em tempo real, facilitando o consumo de previsões do modelo e a condução de ações fora do espaço de trabalho do SageMaker Canvas. Ter a capacidade de implantar modelos de ML diretamente do SageMaker Canvas elimina a necessidade de exportar, configurar, testar e implantar manualmente modelos de ML na produção, reduzindo a complexidade e economizando tempo. Também torna a operacionalização de modelos de ML mais acessível a indivíduos, sem a necessidade de escrever código.
Para começar a usá-lo, faça login no Amazon SageMaker Canvas para acessar seus modelos existentes ou criar novos modelos. Selecione o modelo e implante-o usando as configurações de endpoint apropriadas para seu modelo. As cobranças de inferência do SageMaker serão aplicadas aos modelos implantados. A capacidade de implantar modelos de ML diretamente no Amazon SageMaker Canvas agora está disponível em todas as regiões da AWS nas quais o SageMaker Canvas é oferecido. Para saber mais, consulte a documentação de produto do SageMaker Canvas.