Publicado: Nov 29, 2023
O Amazon SageMaker Canvas é uma ferramenta sem código para criar modelos de ML e gerar previsões de machine learning (ML). Conforme anunciado em 5 de outubro, os clientes podem acessar e avaliar modelos de base (FMs) do Amazon Bedrock e do SageMaker JumpStart para gerar e resumir conteúdo.
A partir de hoje, o SageMaker Canvas expande esses recursos facilitando aos clientes a adaptação dos FMs aos padrões e nuances de um caso de uso específico, aprimorando a performance em termos de qualidade de resposta, custo e latência. Por exemplo, um analista financeiro que usa o SageMaker Canvas para análise de previsões já pode personalizar um FM de base para gerar resumos e recomendações para seus relatórios com seus próprios dados históricos.
Para começar a usar, os clientes carregam um conjunto de dados e selecionam um FM para ajustes. O SageMaker Canvas cria e ajusta automaticamente o modelo. Para ajudar os clientes a entender a performance do FM em uma determinada tarefa, o SageMaker Canvas exibe métricas de performance e permite que os clientes avaliem a performance do modelo para entender rapidamente se ele atende às suas necessidades.
Esses novos recursos estão disponíveis em todas as regiões da AWS em que o Amazon SageMaker Canvas, Amazon Bedrock e Amazon SageMaker JumpStart estão disponíveis. Para saber mais, consulte a documentação do serviço. Os clientes são cobrados com base na duração do treinamento e no tipo de instância usado. Para obter mais informações, consulte os preços do Amazon SageMaker.