นำโมเดลพื้นฐานที่ปรับแต่งแล้วจาก SageMaker Canvas ไปใช้ในการผลิต
Amazon SageMaker Canvas รองรับการนำโมเดลพื้นฐาน (FM) ที่ปรับแต่งแล้วไปใช้จริงในตำแหน่งข้อมูลการอนุมานแบบเรียลไทม์ของ SageMaker แล้ว คุณจึงนำความสามารถของ AI ช่วยสร้างมาใช้งานจริงและนำไปใช้นอกพื้นที่ทำงาน Canvas ได้ SageMaker Canvas เป็นพื้นที่ทำงานแบบไม่ใช้โค้ดที่ช่วยให้นักวิเคราะห์และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วไปสามารถสร้างการคาดการณ์ ML ที่ถูกต้องแม่นยำและใช้ความสามารถของ AI ช่วยสร้างได้
SageMaker Canvas มอบความสามารถในการปรับแต่ง FM ที่ขับเคลื่อนโดย Amazon Bedrock และ SageMaker JumpStart เช่น Amazon Titan Express, Falcon-7B-Instruct, Falcon-40B-Instruct และ Flan-T5 รุ่นต่างๆ ได้ คุณสามารถอัปโหลดชุดข้อมูล เลือก FM เพื่อปรับแต่ง แล้ว SageMaker Canvas จะสร้างและปรับแต่งโมเดลโดยอัตโนมัติเพื่อปรับ FM ให้เข้ากับรูปแบบและความซับซ้อนของกรณีใช้งานเฉพาะของคุณ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตอบสนองของโมเดล
ตั้งแต่วันนี้เป็นต้นไป คุณสามารถนำ FM ที่ปรับแต่งแล้วไปใช้จริงในตำแหน่งข้อมูลของ SageMaker ได้ ซึ่งทำให้การผสานความสามารถของ AI ช่วยสร้างเข้ากับแอปพลิเคชันภายนอกพื้นที่ทำงานของ SageMaker Canvas เป็นเรื่องง่ายขึ้น
ในการเริ่มต้น ให้เข้าสู่ระบบ SageMaker Canvas เพื่อเข้าถึง FM ที่ปรับแต่งแล้ว จากนั้นเลือกโมเดลที่ต้องการและนำโมเดลไปใช้จริงโดยการกำหนดค่าตำแหน่งข้อมูลให้เหมาะสม เช่น แบบไม่มีกำหนดหรือภายในช่วงเวลาที่ระบุ ทั้งนี้จะมีการเรียกเก็บค่าบริการสำหรับการอนุมานของ SageMaker ตามโมเดลที่นำไปใช้จริง ผู้ใช้รายใหม่สามารถเข้าถึงเวอร์ชันล่าสุดได้โดยการเปิดใช้งาน SageMaker Canvas จากคอนโซล AWS โดยตรง ผู้ใช้รายเดิมสามารถเข้าถึง SageMaker Canvas เวอร์ชันล่าสุดได้โดยคลิก “ออกจากระบบ” และกลับเข้าสู่ระบบอีกครั้ง
โดยฟีเจอร์ที่เพิ่มเข้ามานี้จะพร้อมให้ใช้งานใน AWS Region ทุกแห่งที่รองรับ SageMaker Canvas ดูเพิ่มเติมในเอกสารประกอบสำหรับผลิตภัณฑ์ SageMaker Canvas