從 SageMaker Canvas 讓基礎模型正式上線

張貼日期: 2024年6月12日

Amazon SageMaker Canvas 現在支援將基礎模型 (FM) 部署到 SageMaker 即時推論端點，讓您能將生成式 AI 功能投入生產，並在 Canvas 工作區之外使用這些功能。SageMaker Canvas 是無程式碼工作區，能讓分析師和一般資料科學家產生準確的 ML 預測並使用生成式 AI 功能。

SageMaker Canvas 提供由 Amazon Bedrock 和 SageMaker JumpStart 提供支援的 FM 存取權，並支援 RAG 型自訂和 FM 微調。即日起，您可以將 SageMaker JumpStart 支援的 FM (例如 Falcon-7B、Llama-2 等) 部署到 SageMaker 端點，以更輕鬆地將生成式 AI 功能整合到 SageMaker Canvas 工作區之外的應用程式中。Amazon Bedrock 支援的 FM 已能使用 SageMaker 工作區外的單一 API 存取。透過簡化部署程序，SageMaker Canvas 可加速產生價值的時間，並可確保從實驗到生產的順利過渡。

若要開始使用，請登入 SageMaker Canvas 以存取 SageMaker JumpStart 提供支援的 FM。選取所需的模型，並使用適當的端點組態 (例如無限期或特定持續時間) 進行部署。部署的模型將適用 SageMaker 推論費用。新使用者可以直接從 AWS Console 啟動 SageMaker Canvas 來存取最新版本。現有使用者可以按一下「登出」並重新登入，以存取最新版本的 SageMaker Canvas。

此擴充功能現已在所有支援 SageMaker Canvas 的 AWS 區域推出。若要進一步了解，請參閱 SageMaker Canvas 產品文件。