Gestartet in 2021, Amazon SageMaker-Leinwand ist ein visueller Point-and-Click-Dienst, der es Geschäftsanalysten und Citizen Data Scientists ermöglicht, gebrauchsfertige Modelle für maschinelles Lernen (ML) zu verwenden und benutzerdefinierte ML-Modelle zu erstellen, um genaue Vorhersagen zu generieren, ohne Code schreiben zu müssen. Mit gebrauchsfertigen Modellen können Sie unmittelbare Erkenntnisse aus Text-, Bild- und Dokumentdaten ableiten (z. B. Stimmungsanalyse, Dokumentenverarbeitung oder Objekterkennung in Bildern). Mit benutzerdefinierten Modellen können Sie Vorhersagemodelle für Anwendungsfälle wie Bedarfsprognose, Kundenabwanderung und Fehlererkennung in der Fertigung erstellen.
Wir freuen uns, das zu verkünden SageMaker Canvas erweitert die Unterstützung gebrauchsfertiger Modelle um Grundlagenmodelle (FMs) einzubeziehen, die es Ihnen ermöglichen, generative KI zum Generieren und Zusammenfassen von Inhalten zu verwenden. Sie können natürliche Sprache mit einer Konversations-Chat-Oberfläche verwenden, um Aufgaben wie das Erstellen von Erzählungen, Berichten und Blogbeiträgen auszuführen; Fragen beantworten; Zusammenfassen von Notizen und Artikeln; und Konzepte erklären, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Ihre Daten werden nicht zur Verbesserung der Basismodelle verwendet, nicht an Drittanbieter von Modellen weitergegeben und verbleiben vollständig in Ihrer sicheren AWS-Umgebung.
Mit SageMaker Canvas können Sie auf eine Vielzahl von FMs zugreifen, darunter: Amazonas Grundgestein Modelle (wie Claude 2 von Anthropic und Jurassic-2 von AI21 Labs) und öffentlich verfügbar Amazon SageMaker-JumpStart Modelle, einschließlich Falcon-7B-Instruct, Falcon-40B-Instruct und MPT-7B-Instruct). Sie können ein einzelnes Modell oder bis zu drei Modelle verwenden, um die Modellantworten nebeneinander zu vergleichen. In SageMaker Canvas sind Amazon Bedrock-Modelle immer aktiv, sodass Sie sie sofort verwenden können. SageMaker JumpStart-Modelle können bei Bedarf in Ihrem AWS-Konto gestartet und bereitgestellt werden und werden nach zwei Stunden Inaktivität automatisch heruntergefahren.
Lassen Sie uns untersuchen, wie Sie die generativen KI-Funktionen von SageMaker Canvas nutzen können. Für diesen Beitrag arbeiten wir als Beispiel mit einem fiktiven Anwendungsfall für den Kundensupport eines Unternehmens.
Voraussetzungen:
Führen Sie die folgenden erforderlichen Schritte aus:
- Erstellen Sie ein AWS-Konto.
- Richten Sie SageMaker Canvas ein und optional konfigurieren es, eine VPC ohne Internetzugang zu nutzen.
- Einrichten Modellzugriff im Amazonas-Grundgestein.
- PREISANFRAGE (Request) Servicekontingent Erhöhungen für g5.12xlarge und g5.2xlarge, falls erforderlich, in Ihrer Region. Diese Instanzen sind zum Hosten der Endpunkte des SageMaker JumpStart-Modells erforderlich. Andere Instanzen können je nach Verfügbarkeit ausgewählt werden.
Bearbeitung von Kundenbeschwerden
Nehmen wir an, Sie sind ein Kundendienstanalyst, der Beschwerden für ein Fahrradunternehmen bearbeitet. Wenn Sie eine Kundenbeschwerde erhalten, können Sie SageMaker Canvas verwenden, um die Beschwerde zu analysieren und eine personalisierte Antwort an den Kunden zu generieren. Führen Sie dazu die folgenden Schritte aus:
- Wählen Sie in der SageMaker-Konsole Canvas im Navigationsbereich.
- Wählen Sie Ihre Domain und Ihr Benutzerprofil und wählen Sie Leinwand öffnen , um die SageMaker Canvas-Anwendung zu öffnen.
SageMaker Canvas ist es auch über Single Sign-on erreichbar oder andere bestehende Identitätsanbieter (IdPs), ohne zuerst auf die SageMaker-Konsole zugreifen zu müssen.
- Auswählen Inhalte generieren, extrahieren und zusammenfassen um die Chat-Konsole zu öffnen.
- Geben Sie bei ausgewähltem Modell Claude 2 Ihre Anweisungen ein, um die Kundenstimmung für die bereitgestellte Beschwerde abzurufen, und drücken Sie Enter.
- Möglicherweise möchten Sie die spezifischen Probleme mit dem Fahrrad kennen, insbesondere wenn es sich um eine lange Reklamation handelt. Fragen Sie also nach den Problemen mit dem Fahrrad. Beachten Sie, dass Sie die Beschwerde nicht erneut veröffentlichen müssen, da SageMaker Canvas den Kontext für Ihren Chat speichert.
Nachdem wir nun das Problem des Kunden verstanden haben, können Sie ihm eine Antwort einschließlich eines Links zum Feedback-Formular des Unternehmens senden.
- Fordern Sie im Eingabefenster eine Antwort auf die Kundenbeschwerde an.
- Wenn Sie eine weitere Antwort vom FM generieren möchten, wählen Sie das Aktualisierungssymbol im Antwortbereich.
Die ursprüngliche Antwort und alle neuen Antworten werden im Antwortabschnitt paginiert. Beachten Sie, dass sich die neue Antwort von der ursprünglichen Antwort unterscheidet. Sie können das Kopiersymbol im Antwortbereich auswählen, um die Antwort je nach Bedarf in eine E-Mail oder ein Dokument zu kopieren.
- Sie können die Reaktion des Modells auch ändern, indem Sie bestimmte Änderungen anfordern. Bitten wir das Model beispielsweise, der E-Mail-Antwort ein Geschenkgutscheinangebot im Wert von 50 $ hinzuzufügen.
Vergleich der Modellantworten
Sie können die Modellantworten mehrerer Modelle (bis zu drei) vergleichen. Vergleichen wir zwei Amazon Bedrock-Modelle (Claude 2 und Jurassic-2 Ultra) mit einem SageMaker JumpStart-Modell (Falcon-7B-Instruct), um das beste Modell für Ihren Anwendungsfall zu bewerten und zu finden:
- Auswählen Neuer Chat um eine Chat-Oberfläche zu öffnen.
- Wählen Sie im Dropdown-Menü „Modell“ die Option aus Starten Sie ein anderes Modell.
- Auf dem Gründungsmodelle Seite unter Amazon SageMaker JumpStart-Modelle, wählen Falcon-7B-Instruktion und wählen Sie im rechten Bereich aus Startmodell.
Der Start des Modells dauert etwa 10 Minuten.
- Auf dem Gründungsmodelle Bestätigen Sie auf der Seite „Falcon-7B-Instruct“, dass das Falcon-XNUMXB-Instruct-Modell aktiv ist, bevor Sie mit dem nächsten Schritt fortfahren.
- Auswählen Neuer Chat um eine Chat-Oberfläche zu öffnen.
- Auswählen Vergleichen , um ein Dropdown-Menü für das zweite Modell anzuzeigen, und wählen Sie dann Vergleichen erneut, um ein Dropdown-Menü für das dritte Modell anzuzeigen.
- Wählen Sie im ersten Dropdown-Menü das Modell Falcon-7B-Instruct, im zweiten Dropdown-Menü Claude 2 und im dritten Dropdown-Menü Jurassic-2 Ultra.
- Geben Sie Ihre Anweisungen in das Chat-Eingabefeld ein und drücken Sie Enter.
Sie sehen Antworten von allen drei Modellen.
Aufräumen
Alle über SageMaker Canvas gestarteten SageMaker JumpStart-Modelle werden nach 2 Stunden Inaktivität automatisch heruntergefahren. Wenn Sie diese Modelle früher abschalten möchten, um Kosten zu sparen, befolgen Sie die Anweisungen in diesem Abschnitt. Beachten Sie, dass Amazon Bedrock-Modelle nicht in Ihrem Konto bereitgestellt werden und daher nicht heruntergefahren werden müssen.
- Um das Falcon-40B-Instruct SageMaker JumpStart-Modell herunterzufahren, können Sie zwischen zwei Methoden wählen:
- Wählen Sie auf der Ergebnisvergleichsseite das Optionsmenü des Falcon-7B-Instruct-Modells (drei Punkte) und dann „ Modell herunterfahren.
- Alternativ wählen Sie Neuer Chatund wählen Sie im Dropdown-Menü „Modell“ die Option aus Starten Sie ein anderes Modell. Dann auf der Gründungsmodelle Seite unter Amazon SageMaker JumpStart-Modelle, wählen Falcon-7B-Instruktion und wählen Sie im rechten Bereich aus Modell herunterfahren.
- Auswählen Abmelden im linken Bereich, um sich von der SageMaker Canvas-Anwendung abzumelden und den Verbrauch von zu stoppen Stunden der SageMaker Canvas-Arbeitsbereichsinstanz und alle von der Arbeitsbereichsinstanz verwendeten Ressourcen freigeben.
Zusammenfassung
In diesem Beitrag haben Sie erfahren, wie Sie mit SageMaker Canvas Text mit gebrauchsfertigen Modellen von Amazon Bedrock und SageMaker JumpStart generieren. Sie haben das Claude-2-Modell verwendet, um die Stimmung einer Kundenbeschwerde zu analysieren, Fragen zu stellen und eine Antwort zu generieren, ohne eine einzige Codezeile. Sie haben außerdem ein öffentlich zugängliches Modell gestartet und die Antworten von drei Modellen verglichen.
Für Amazon Bedrock-Modelle werden Ihnen die Kosten auf Grundlage des Volumens der Eingabe-Tokens und Ausgabe-Tokens berechnet Amazon Bedrock-Preisseite. Da SageMaker JumpStart-Modelle auf SageMaker-Instanzen bereitgestellt werden, wird Ihnen die Nutzungsdauer basierend auf dem Instanztyp gemäß in Rechnung gestellt Amazon SageMaker-Preisseite.
SageMaker Canvas demokratisiert die KI weiterhin mit einem visuellen, interaktiven Arbeitsbereich ohne Code, der es Geschäftsanalysten ermöglicht, ML-Modelle zu erstellen, die eine Vielzahl von Anwendungsfällen abdecken. Probieren Sie noch heute die neuen generativen KI-Funktionen in SageMaker Canvas aus! Diese Funktionen sind in allen Regionen verfügbar, in denen Amazonas Grundgestein or SageMaker-JumpStart stehen zur Verfügung.
Über die Autoren
Anand Iyer ist seit 2016 Principal Solutions Architect bei AWS. Anand hat globale Kunden aus den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und Telekommunikation bei der Entwicklung und Implementierung von Unternehmenssoftwarelösungen mithilfe von AWS und Hybrid-Cloud-Technologien unterstützt. Er hat einen MS in Informatik von der Louisiana State University Baton Rouge und einen MBA von der USC Marshall School of Business, Los Angeles. Er ist AWS-zertifiziert in den Bereichen Sicherheit, Lösungsarchitektur und DevOps Engineering.
Gavin Satur ist Principal Solutions Architect bei Amazon Web Services. Er arbeitet mit Unternehmenskunden zusammen, um strategische, gut strukturierte Lösungen zu entwickeln, und ist begeistert von der Automatisierung. Außerhalb der Arbeit genießt er gerne Zeit mit der Familie, Tennis, Kochen und Reisen.
Gunjan Jain ist ein AWS-Lösungsarchitekt in Südkalifornien und arbeitet hauptsächlich mit großen Finanzdienstleistungsunternehmen zusammen. Er hilft bei der Cloud-Einführung, Cloud-Optimierung und der Einführung von Best Practices für eine gute Architektur in der Cloud.
Harpreet Dhanoa, ein erfahrener Senior Solutions Architect bei AWS, verfügt über umfassende Erfahrung im Entwurf und Aufbau skalierbarer verteilter Systeme. Seine Leidenschaft gilt dem maschinellen Lernen, der Beobachtbarkeit und der Analyse. Es macht ihm Spaß, Großkunden dabei zu helfen, ihre Cloud-Unternehmensstrategie aufzubauen und ihr Geschäft in AWS umzuwandeln. In seiner Freizeit spielt Harpreet gerne Basketball mit seinen beiden Söhnen und verbringt Zeit mit seiner Familie.
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- Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/new-no-code-generative-ai-capabilities-now-available-in-amazon-sagemaker-canvas/
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