Amazon SageMaker Canvas
Crea modelli ML estremamente accurati utilizzando un'interfaccia visiva, senza bisogno di codiceCos'è SageMaker Canvas?
Amazon SageMaker Canvas ti consente di trasformare i dati su scala di petabyte e di creare, valutare e distribuire modelli di machine learning (ML) pronti per la produzione senza codifica. Semplifica il ciclo di vita ML end-to-end in un ambiente aziendale unificato e sicuro. Con Amazon Q Developer ora disponibile in SageMaker Canvas, puoi ottenere indicazioni durante tutto il tuo percorso ML, dalla preparazione dei dati alla distribuzione del modello, utilizzando la chat conversazionale.
SageMaker Canvas favorisce la collaborazione tra i team, fornisce trasparenza nel codice generato e garantisce la governance attraverso il controllo delle versioni del modello e il controllo degli accessi. Con SageMaker Canvas puoi accelerare l'innovazione e risolvere più rapidamente i problemi aziendali, democratizzando lo sviluppo ML a tutti i livelli di competenza e indipendentemente dalle competenze di codifica.
Vantaggi di SageMaker Canvas
Sviluppa lungo tutto il ciclo di vita ML
Sfrutta le funzionalità di machine learning end-to-end, tra cui la preparazione dei dati con SageMaker Data Wrangler e l'addestramento dei modelli AutoML con SageMaker Autopilot, il tutto tramite un'interfaccia visiva senza codice. Puoi anche utilizzare Amazon Q Developer per ottenere assistenza generativa basata sull'IA per la creazione di modelli ML. Dichiara semplicemente il tuo obiettivo in linguaggio naturale e Q Developer lo analizzerà e lo tradurrà in una serie di attività ML. Q Developer ti guiderà quindi attraverso la definizione del tipo di problema ML, la preparazione dei dati e la creazione, valutazione e implementazione del tuo modello.
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Prepara visivamente i tuoi dati su scala petabyte
- Accedi e importa dati da oltre 50 fonti, tra cui Amazon S3, Athena, Redshift, Snowflake e Databricks
- Migliora la qualità dei dati e le prestazioni dei modelli con oltre 300 analisi e trasformazioni predefinite
- Crea e perfeziona visivamente le tue pipeline di dati con un'interfaccia intuitiva a basso uso di codice o senza codice
- Scalabilità fino a petabyte di dati con pochi clic
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Sviluppo ML basato su chat con Amazon Q Developer
- Descrivi il tuo problema aziendale in linguaggio naturale e lascia che Amazon Q Developer ti guidi verso una soluzione attraverso l'intero processo ML utilizzando un'interfaccia di chat
- Q Developer suddivide i problemi in attività ML utilizzabili e fornisce assistenza nella preparazione dei dati, nella creazione di modelli, nella valutazione e nella distribuzione
- Poni domande e ricevi risposte sui termini ML, sui tuoi dati e modelli
- Q Developer applica tecniche avanzate di preparazione dei dati e di creazione di modelli, consentendo al contempo il pieno controllo per eseguire le attività in autonomia
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Addestra e valutai modelli su più tipi di problemi
- Sfrutta la potenza di AutoML per esplorare e ottimizzare automaticamente i modelli per il tuo caso d'uso specifico
- Addestra modelli per regressione, classificazione, previsione di serie temporali, elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale ed esegui il fine-tuning dei base con pochi clic
- Personalizza l'addestramento dei modelli con opzioni flessibili per metriche oggettive, suddivisioni dei dati e controlli dei modelli come la selezione degli algoritmi e gli iperparametri
- Ottieni informazioni dettagliate sulle prestazioni dei modelli con visualizzazioni interattive e spiegazioni dei modelli
- Seleziona il modello con le migliori prestazioni da una classifica dei modelli ed esporta il codice generato per un'ulteriore personalizzazione
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Genera previsioni accurate su larga scala, in batch o in tempo reale
- Esegui previsioni interattive e analisi ipotetiche direttamente all'interno dell'applicazione
- Implementa i modelli con un solo clic su un endpoint SageMaker per un'inferenza in tempo reale o esegui previsioni batch ad hoc o con pianificazioni automatiche
- Garantisci la governance e il controllo delle versioni registrando i modelli nel registro dei modelli SageMaker
- Condividi facilmente i modelli con Amazon SageMaker Studio per una personalizzazione e una collaborazione avanzate
- Visualizza e condividi le previsioni con le parti interessate utilizzando Amazon QuickSight per migliorare il processo decisionale
Collabora e garantisci la governance
Democratizza il machine learning promuovendo al contempo la collaborazione tra i team. Abilita la condivisione e l'integrazione dei modelli con altri servizi AWS per governance e MLOps.
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Promuovi la collaborazione tra team e la condivisione delle conoscenze
- Collabora con data scientist ed esperti attraverso una facile condivisione dei modelli con SageMaker Studio
- Usa i modelli creati dai data scientist all'interno dell'area di lavoro Canvas per generare previsioni
- Aumenta la fiducia con la trasparenza del codice con notebook generati automaticamente
- Condividi modelli, previsioni e approfondimenti con le parti interessate tramite le dashboard di Amazon QuickSight
- Mantieni il controllo delle versioni e il monitoraggio della derivazione dei modelli, garantendo la riproducibilità e la tracciabilità tra i team
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Garantire le best practice di governance e MLOps
- Implementa autorizzazioni granulari a livello utente e controlli di accesso per una gestione sicura dei modelli
- Abilita l'autenticazione senza interruzioni con funzionalità Single Sign-on (SSO)
- Aderisci alla governance e al controllo delle versioni dei modelli registrando i modelli nel registro dei modelli SageMaker
- Semplifica le pipeline MLOps esportando modelli di notebook per ulteriori personalizzazioni e integrazioni
- Ottimizza i costi e l'utilizzo delle risorse con le funzionalità di spegnimento automatico
Crea con modelli di base
- Confronta e seleziona facilmente il modello di fondazione più adatto per il tuo compito
- Esegui il fine-tuning dei modelli di base utilizzando il tuo set di dati di formazione etichettato per casi d'uso aziendali in pochi clic
Sfrutta la tua IA generativa
- Interroga i tuoi documenti e le tue knowledge base archiviati in Amazon Kendra per generare output personalizzati
- Ottieni informazioni dettagliate sulle prestazioni dei modelli con visualizzazioni interattive e spiegazioni dei modelli e classifiche
- Produci e implementa i modelli di base più adatti agli endpoint SageMaker in tempo reale
