Lanzado en 2021, Lienzo de Amazon SageMaker es un servicio visual de apuntar y hacer clic que permite a los analistas de negocios y científicos de datos ciudadanos utilizar modelos de aprendizaje automático (ML) listos para usar y crear modelos de ML personalizados para generar predicciones precisas sin la necesidad de escribir ningún código. Los modelos listos para usar le permiten obtener información inmediata a partir de datos de texto, imágenes y documentos (como análisis de opiniones, procesamiento de documentos o detección de objetos en imágenes). Los modelos personalizados le permiten crear modelos predictivos para casos de uso como previsión de la demanda, pérdida de clientes y detección de defectos en la fabricación.
Estamos muy contentos de anunciar que SageMaker Canvas está ampliando su compatibilidad con modelos listos para usar para incluir modelos básicos (FM), lo que le permitirá utilizar IA generativa para generar y resumir contenido. Puede utilizar lenguaje natural con una interfaz de chat conversacional para realizar tareas como crear narrativas, informes y publicaciones de blog; respondiendo preguntas; resumir notas y artículos; y explicar conceptos, sin escribir una sola línea de código. Sus datos no se utilizan para mejorar los modelos base, no se comparten con proveedores de modelos externos y permanecen completamente dentro de su entorno seguro de AWS.
SageMaker Canvas le permite acceder a una variedad de FM que incluyen lecho rocoso del amazonas modelos (como Claude 2 de Anthropic y Jurassic-2 de AI21 Labs) y disponibles públicamente JumpStart de Amazon SageMaker modelos, incluidos Falcon-7B-Instruct, Falcon-40B-Instruct y MPT-7B-Instruct). Puede utilizar un solo modelo o hasta tres modelos para comparar las respuestas de los modelos uno al lado del otro. En SageMaker Canvas, los modelos de Amazon Bedrock siempre están activos, lo que le permite utilizarlos al instante. Los modelos SageMaker JumpStart se pueden iniciar e implementar en su cuenta de AWS a pedido y se apagan automáticamente después de dos horas de inactividad.
Exploremos cómo utilizar las capacidades de IA generativa de SageMaker Canvas. Para esta publicación, trabajamos con un caso de uso ficticio de atención al cliente empresarial como ejemplo.
Requisitos previos
Complete los siguientes pasos de requisitos previos:
- Crear una Cuenta de AWS.
- Configurar el lienzo de SageMaker y opcionalmente configurar para utilizar una VPC sin acceso a Internet.
- Preparar modelo de acceso en la roca amazónica.
- SOLICITUD cuota de servicio aumenta para g5.12xlarge y g5.2xlarge, si es necesario, en su región. Estas instancias son necesarias para alojar los puntos finales del modelo JumpStart de SageMaker. Se pueden seleccionar otras instancias según la disponibilidad.
Manejo de quejas de clientes
Supongamos que es un analista de atención al cliente que gestiona quejas para una empresa de bicicletas. Al recibir una queja de un cliente, puede utilizar SageMaker Canvas para analizar la queja y generar una respuesta personalizada para el cliente. Para hacerlo, complete los siguientes pasos:
- En la consola de SageMaker, elija Canvas en el panel de navegación.
- Elige tu dominio y perfil de usuario y elige Lienzo abierto para abrir la aplicación SageMaker Canvas.
SageMaker Canvas también es accesible mediante inicio de sesión único u otros proveedores de identidades (IdP) existentes sin tener que acceder primero a la consola de SageMaker.
- Elige Generar, extraer y resumir contenidos. para abrir la consola de chat.
- Con el modelo Claude 2 seleccionado, ingrese sus instrucciones para recuperar el sentimiento del cliente sobre la queja proporcionada y presione Participar.
- Quizás quieras conocer los problemas específicos de la bicicleta, especialmente si se trata de una queja prolongada. Entonces, pregunta por los problemas con la bicicleta. Tenga en cuenta que no es necesario que vuelva a publicar la queja porque SageMaker Canvas almacena el contexto de su chat.
Ahora que entendemos el problema del cliente, puede enviarle una respuesta que incluya un enlace al formulario de comentarios de la empresa.
- En la ventana de entrada, solicite una respuesta a la queja del cliente.
- Si desea generar otra respuesta del FM, elija el ícono de actualización en la sección de respuesta.
La respuesta original y todas las respuestas nuevas se paginan dentro de la sección de respuestas. Tenga en cuenta que la nueva respuesta es diferente de la respuesta original. Puede elegir el ícono de copiar en la sección de respuesta para copiar la respuesta a un correo electrónico o documento, según sea necesario.
- También puede modificar la respuesta del modelo solicitando cambios específicos. Por ejemplo, pidamos al modelo que agregue una oferta de tarjeta de regalo de $50 a la respuesta del correo electrónico.
Comparación de respuestas de modelos
Puede comparar las respuestas del modelo de varios modelos (hasta tres). Comparemos dos modelos de Amazon Bedrock (Claude 2 y Jurassic-2 Ultra) con un modelo SageMaker JumpStart (Falcon-7B-Instruct) para evaluar y encontrar el mejor modelo para su caso de uso:
- Elige Nueva conversación para abrir una interfaz de chat.
- En el menú desplegable del modelo, elija Poner en marcha otro modelo.
- En Modelos de cimentación página, debajo Modelos JumpStart de Amazon SageMaker, escoger Falcon-7B-Instruir y en el panel derecho, elija modelo de puesta en marcha.
El modelo tardará unos 10 minutos en iniciarse.
- En Modelos de cimentación página, confirme que el modelo Falcon-7B-Instruct esté activo antes de continuar con el siguiente paso.
- Elige Nueva conversación para abrir una interfaz de chat.
- Elige Compara para mostrar un menú desplegable para el segundo modelo, luego elija Compara nuevamente para mostrar un menú desplegable para el tercer modelo.
- Elija el modelo Falcon-7B-Instruct en el primer menú desplegable, Claude 2 en el segundo menú desplegable y Jurassic-2 Ultra en el tercer menú desplegable.
- Ingrese sus instrucciones en el cuadro de entrada del chat y presione Participar.
Verá respuestas de los tres modelos.
Limpiar
Cualquier modelo de SageMaker JumpStart iniciado desde SageMaker Canvas se apagará automáticamente después de 2 horas de inactividad. Si desea apagar estos modelos antes para ahorrar costos, siga las instrucciones de esta sección. Tenga en cuenta que los modelos de Amazon Bedrock no están implementados en su cuenta, por lo que no es necesario cerrarlos.
- Para apagar el modelo Falcon-40B-Instruct SageMaker JumpStart, puede elegir entre dos métodos:
- En la página de comparación de resultados, elija el menú de opciones del modelo Falcon-7B-Instruct (tres puntos), luego elija Apagar modelo.
- Alternativamente, elija Nueva conversacióny en el menú desplegable del modelo, elija Poner en marcha otro modelo. Entonces, en el Modelos de cimentación página, debajo Modelos JumpStart de Amazon SageMaker, escoger Falcon-7B-Instruir y en el panel derecho, elija Apagar modelo.
- Elige Cerrar Sesión en el panel izquierdo para cerrar sesión en la aplicación SageMaker Canvas y detener el consumo de Horas de instancia del espacio de trabajo de SageMaker Canvas y liberar todos los recursos utilizados por la instancia del espacio de trabajo.
Conclusión
En esta publicación, aprendió cómo usar SageMaker Canvas para generar texto con modelos listos para usar de Amazon Bedrock y SageMaker JumpStart. Utilizó el modelo Claude 2 para analizar el sentimiento de la queja de un cliente, hacer preguntas y generar una respuesta sin una sola línea de código. También inició un modelo disponible públicamente y comparó las respuestas de tres modelos.
Para los modelos de Amazon Bedrock, se le cobra según el volumen de tokens de entrada y tokens de salida según el Página de precios de Amazon Bedrock. Debido a que los modelos SageMaker JumpStart se implementan en instancias de SageMaker, se le cobrará por la duración del uso según el tipo de instancia según la Página de precios de Amazon SageMaker.
SageMaker Canvas continúa democratizando la IA con un espacio de trabajo interactivo, visual y sin código que permite a los analistas de negocios crear modelos de aprendizaje automático que aborden una amplia variedad de casos de uso. ¡Pruebe hoy las nuevas capacidades de IA generativa en SageMaker Canvas! Estas capacidades están disponibles en todas las regiones donde lecho rocoso del amazonas or Inicio rápido de SageMaker están disponibles.
Acerca de los autores
Anand Iyer Ha sido arquitecto principal de soluciones en AWS desde 2016. Anand ha ayudado a clientes globales de atención médica, servicios financieros y telecomunicaciones a diseñar e implementar soluciones de software empresarial utilizando AWS y tecnologías de nube híbrida. Tiene una maestría en Ciencias de la Computación de la Universidad Estatal de Luisiana en Baton Rouge y un MBA de la Escuela de Negocios Marshall de la USC, Los Ángeles. Está certificado por AWS en las áreas de Seguridad, Arquitectura de Soluciones e Ingeniería DevOps.
Gavin Satur es arquitecto principal de soluciones en Amazon Web Services. Trabaja con clientes empresariales para crear soluciones estratégicas y bien diseñadas y le apasiona la automatización. Fuera del trabajo, disfruta del tiempo en familia, el tenis, cocinar y viajar.
Gunjan Jain es arquitecto de soluciones de AWS en SoCal y trabaja principalmente con grandes empresas de servicios financieros. Ayuda con la adopción y optimización de la nube y la adopción de las mejores prácticas para tener una buena arquitectura en la nube.
Harpreet Dhanoa, un experimentado arquitecto senior de soluciones en AWS, tiene una sólida experiencia en el diseño y construcción de sistemas distribuidos escalables. Le apasiona el aprendizaje automático, la observabilidad y el análisis. Le gusta ayudar a clientes de gran escala a desarrollar su estrategia empresarial en la nube y transformar sus negocios en AWS. En su tiempo libre, Harpreet disfruta jugar baloncesto con sus dos hijos y pasar tiempo con su familia.
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/new-no-code-generative-ai-capabilities-now-available-in-amazon-sagemaker-canvas/
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