- Máy học›
- Amazon SageMaker AI›
- Tính năng của Amazon SageMaker Canvas
Tính năng của Amazon SageMaker Canvas
Xây dựng mô hình ML có độ chính xác cao bằng cách sử dụng giao diện trực quan, không cần đến mã
Phát triển ML dựa trên trò chuyện với Nhà phát triển Amazon Q
Biên dịch các vấn đề kinh doanh thành quy trình làm việc ML
Nhà phát triển Amazon Q giúp thu hẹp khoảng cách giữa các thách thức kinh doanh và mô hình ML. Nhà phát triển Amazon Q sẽ dịch một cách chuyên nghiệp các vấn đề kinh doanh thành quy trình làm việc ML theo từng bước và giải thích các thuật ngữ ML bằng ngôn ngữ phi kỹ thuật.
Xây dựng mô hình ML bằng cách sử dụng quy trình làm việc có hướng dẫn
Nhà phát triển Amazon Q hướng dẫn người dùng một cách chuyên nghiệp ở mọi bước phát triển mô hình, từ chuẩn bị dữ liệu đến xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình ML. Qua giao diện trò chuyện, Nhà phát triển Amazon Q cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh và giúp người dùng điều hướng trong toàn bộ quy trình làm việc ML để xây dựng các mô hình ML sẵn sàng cho sản xuất.
Các phương pháp tốt nhất về khoa học dữ liệu
Trình tạo quy trình tất định của Nhà phát triển Amazon Q và các kỹ thuật AutoML tiên tiến hỗ trợ khả năng tái tạo và độ chính xác trong quá trình tạo mô hình. Bằng cách hỗ trợ người dùng với các khả năng khoa học dữ liệu tiên tiến, Nhà phát triển Q cho phép thử nghiệm nhanh chóng trong khi vẫn duy trì niềm tin vào độ tiện ích của mô hình.
Tính minh bạch trong quy trình làm việc ML
Nhà phát triển Amazon Q duy trì các tạo tác như tập dữ liệu gốc và tập dữ liệu được chuyển đổi, cũng như các quy trình chuẩn bị dữ liệu được tạo bằng ngôn ngữ tự nhiên. Ngoài ra, các mô hình được xây dựng bằng Nhà phát triển Q có thể được đăng ký vào Sổ đăng ký mô hình của SageMaker và sổ tay mô hình có thể được xuất ra để tùy chỉnh và tích hợp thêm.
Chuẩn bị dữ liệu
Nguồn dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu
Chuyển đổi dữ liệu không dùng mã
Quy trình dữ liệu
Truy cập và xây dựng mô hình ML
Mô hình ML tùy chỉnh
Các mô hình dạng bảng, CV và NLP sẵn sàng sử dụng
SageMaker Canvas cung cấp quyền truy cập vào các mô hình dạng bảng, NLP và CV sẵn sàng sử dụng cho nhiều trường hợp sử dụng bao gồm phân tích cảm xúc, phát hiện đối tượng trong hình ảnh, phát hiện văn bản trong hình ảnh và trích xuất thực thể. Các mô hình sẵn sàng sử dụng không yêu cầu xây dựng mô hình và được hỗ trợ bởi các dịch vụ AI của AWS, bao gồm Amazon Rekognition, Amazon Textract và Amazon Comprehend.
Đánh giá mô hình
Sau khi xây dựng mô hình của mình, bạn có thể đánh giá độ hiệu quả của mô hình trước khi triển khai vào sản xuất bằng dữ liệu công ty. Bạn có thể dễ dàng so sánh các phản hồi của mô hình và chọn phản hồi phù hợp nhất với nhu cầu của bạn.
Mô hình nền tảng
SageMaker Canvas cung cấp quyền truy cập vào các mô hình nền tảng (FM) sẵn sàng sử dụng để tạo nội dung, trích xuất văn bản và tóm tắt văn bản. Bạn có thể truy cập các FM như Claude 2, Llama-2, Amazon Titan, Jurassic-2 và Command (được hỗ trợ bởi Amazon Bedrock), cũng như các FM được cung cấp công khai như Falcon, Flan-T5, Mistral, Dolly và MPT (được hỗ trợ bởi SageMaker JumpStart) và điều chỉnh bằng dữ liệu của riêng bạn.
Tạo dự đoán dựa trên ML
Phân tích tình huống giả định có tính tương tác và dự đoán hàng loạt
SageMaker Canvas cung cấp phân tích tình huống giả định trực quan để bạn có thể thay đổi đầu vào của mô hình và sau đó hiểu cách các thay đổi đó tác động đến từng dự đoán. Bạn có thể tạo dự đoán hàng loạt tự động cho toàn bộ tập dữ liệu và khi tập dữ liệu được cập nhật, mô hình ML của bạn sẽ tự động cập nhật. Sau khi mô hình ML được cập nhật, bạn có thể xem lại các dự đoán được cập nhật từ giao diện không dùng mã của SageMaker Canvas.
Hỗ trợ dự đoán theo thời gian thực
Tích hợp Amazon QuickSight
Chia sẻ dự đoán của mô hình với Amazon QuickSight để tạo bảng thông tin có khả năng kết hợp nghiệp vụ thông minh truyền thống và dữ liệu dự đoán trong cùng một hình ảnh tương tác trực quan. Ngoài ra, các mô hình SageMaker Canvas có thể được chia sẻ và tích hợp trực tiếp trong QuickSight, cho phép các nhà phân tích tạo dự đoán có độ chính xác cao cho dữ liệu mới trong bảng thông tin QuickSight.
Tận dụng MLOps
Tích hợp Sổ đăng ký mô hình của SageMaker
Bạn có thể đăng ký mô hình ML được tạo trong SageMaker Canvas vào Sổ đăng ký mô hình của SageMaker chỉ với một cú nhấp chuột duy nhất để tích hợp mô hình vào các quy trình CI/CD hiện có trong việc triển khai mô hình.
Chia sẻ mô hình với Studio SageMaker
Bạn có thể chia sẻ các mô hình của SageMaker Canvas với các nhà khoa học dữ liệu mà có sử dụng SageMaker Studio. Sau đó, các nhà khoa học dữ liệu có thể xem xét, cập nhật và chia sẻ các mô hình được cập nhật với bạn hoặc triển khai mô hình của bạn để suy luận.