Tooge oma tehisintellekt Amazon SageMakeri ja Salesforce Data Cloudi abil Amazoni veebiteenused

Selle postituse kaasautor on Salesforce Einstein AI tootedirektor Daryl Martis.

Meil on hea meel teatada Amazon SageMaker ja Salesforce Data Cloudi integreerimine. Selle võimalusega saavad ettevõtted SageMakeri abil turvaliselt juurde pääseda oma Salesforce'i andmetele ja kasutada SageMakeri tööriistu AI-mudelite koostamiseks, koolitamiseks ja juurutamiseks. Järelduspunktid on ühendatud Data Cloudiga, et juhtida ennustusi reaalajas. Selle tulemusel saavad ettevõtted kiirendada turule jõudmise aega, säilitades samal ajal andmete terviklikkuse ja turvalisuse, ning vähendada andmete ühest kohast teise teisaldamise koormust.

Tutvustame Einstein Studiot Data Cloudis

Data Cloud on andmeplatvorm, mis pakub ettevõtetele reaalajas oma kliendiandmete värskendusi mis tahes puutepunktist. Andmeplatvormil oleva tehisintellekti tööriistade väravaks mõeldud Einstein Studio abil saavad administraatorid ja andmeteadlased mõne klõpsuga või koodi abil hõlpsasti mudeleid luua. Einstein Studio'i too oma mudel (BYOM) annab võimaluse ühendada kohandatud või generatiivseid AI mudeleid välistelt platvormidelt, nagu SageMaker, Data Cloudiga. Kohandatud mudeleid saab treenida, kasutades Salesforce Data Cloudi andmeid, millele pääseb juurde veebilehe kaudu Amazon SageMaker Data Wrangler pistik. Ettevõtted saavad oma ennustusi järgida, integreerides kohandatud mudelid sujuvalt Salesforce'i töövoogudesse, mis suurendab tõhusust, otsuste langetamist ja isikupärastatud kogemusi.

SageMakeri ja Data Cloud Einstein Studio integratsiooni eelised

Siit saate teada, kuidas SageMakeri kasutamine koos Einstein Studioga Salesforce Data Cloudis võib ettevõtteid aidata.

• See võimaldab ühendada kohandatud ja generatiivseid tehisintellekti mudeleid Einstein Studioga erinevateks kasutusjuhtudeks, näiteks müügivihje teisendamiseks, juhtumite klassifitseerimiseks ja sentimentide analüüsiks.
• See välistab tüütud, kulukad ja veaohtlikud ETL-tööd (väljavõte, teisendamine ja laadimine). Koopiavaba lähenemine andmetele vähendab andmete koopiate haldamise üldkulusid, vähendab salvestuskulusid ja suurendab tõhusust.
• See annab juurdepääsu kõrgelt kureeritud, ühtlustatud ja reaalajas andmetele kogu Customer 360 ulatuses. See viib ekspertmudeliteni, mis pakuvad intelligentsemaid prognoose ja äriteavet.
• See lihtsustab äriprotsesside tulemuste tarbimist ja loob väärtust ilma latentsuseta. Näiteks saate kasutada automatiseeritud töövooge, mis saavad uute andmete põhjal hetkega kohanduda.
• See hõlbustab SageMakeri mudelite ja järelduste kasutuselevõtmist Salesforce'is.

Järgmine on näide SageMakeri mudeli kasutamisest Salesforce Flow.

SageMakeri integreerimine

SageMaker on täielikult hallatav teenus andmete ettevalmistamiseks ning masinõppe (ML) mudelite loomiseks, koolitamiseks ja juurutamiseks mis tahes kasutusjuhtumiks täielikult hallatud infrastruktuuri, tööriistade ja töövoogudega.

SageMakeri ja Salesforce Data Cloudi integreerimise sujuvamaks muutmiseks tutvustame SageMakeris kahte uut võimalust:

• SageMaker Data Wrangleri Salesforce Data Cloudi konnektor – Äsja käivitatud SageMaker Data Wrangleri Salesforce Data Cloudi konnektoriga saavad administraatorid Salesforce'iga ühendusi eelkonfigureerida, et andmeanalüütikud ja andmeteadlased saaksid kiiresti reaalajas juurde pääseda Salesforce'i andmetele ja luua ML-i jaoks funktsioone. See võimaldab kasutajatel OAuthi abil turvaliselt juurdepääsu Salesforce Data Cloudile. Saate Sparki võimsust kasutades andmeid interaktiivselt visualiseerida, analüüsida ja teisendada, ilma koodi kirjutamata, kasutades Salesforce Data Wrangleri madala koodiga visuaalsete andmete ettevalmistamise funktsioone. Saate ka skaleerida, et töödelda suuri andmekogumeid SageMakeri töötlemistöödega, treenida ML-režiime automaatselt, kasutades Amazon SageMakeri autopiloot, ja integreerida SageMakeri järelduskonveieriga, et juurutada sama andmevoog tootmisse järelduse lõpp-punktiga, et töödelda andmeid reaalajas või pakettidena järelduste tegemiseks.

• SageMaker Projectsi mall Salesforce'i jaoks – Käivitasime a SageMakeri projektid Salesforce'i mall, mida saate kasutada traditsiooniliste ja suurte keelemudelite (LLM) lõpp-punktide juurutamiseks ning SageMakeri lõpp-punktide automaatseks avalikustamiseks API-na. SageMaker Projects pakub lihtsat viisi arenduskeskkonna seadistamiseks ja standardiseerimiseks andmeteadlastele ja ML-inseneridele, et luua ja juurutada SageMakeris ML-mudeleid.

Partneri tsitaat

"Salesforce'i ja AWS Sagemakeri vaheline partnerlus annab klientidele võimaluse kasutada tehisintellekti (nii generatiivseid kui ka mittegeneratiivseid mudeleid) oma Salesforce'i andmeallikates, töövoogudes ja rakendustes, et pakkuda isikupärastatud kogemusi ning anda võimsust uue sisu genereerimiseks, kokkuvõtete tegemiseks ja küsimuste esitamiseks. -vastuse tüüpi kogemused. Ühendades mõlema maailma parima, loome uue paradigma andmepõhiseks innovatsiooniks ja klientide eduks, mida toetab tehisintellekt.

-Kaushal Kurapati, Salesforce'i toote-, tehisintellekti- ja otsinguosakonna vanemasepresident

Lahenduse ülevaade

BYOM-i integratsioonilahendus pakub klientidele SageMaker Data Wrangleris natiivse Salesforce Data Cloudi konnektori. SageMaker Data Wrangleri pistik võimaldab teil turvaliselt juurde pääseda Salesforce Data Cloud objektidele. Kui kasutajad on autentitud, saavad nad SageMaker Data Wrangleri interaktiivse visuaalse liidese kaudu teha andmete uurimise, ettevalmistamise ja funktsioonide projekteerimise ülesandeid, mis on vajalikud mudeli arendamiseks ja järelduste tegemiseks. Andmeteadlased saavad töötada Amazon SageMaker Studio sülearvutid, et töötada välja kohandatud mudelid, mis võivad olla traditsioonilised või LLM-id, ja teha need juurutamiseks kättesaadavaks, registreerides mudeli SageMakeri mudeliregistris. Kui mudel on registris tootmiseks heaks kiidetud, automatiseerib SageMaker Projects kutse API juurutamise, mida saab Salesforce Einstein Studio sihtmärgiks konfigureerida ja Salesforce Customer 360 rakendustega integreerida. Järgmine diagramm illustreerib seda arhitektuuri

Järeldus

Selles postituses jagasime SageMakeri ja Salesforce Einstein Studio BYOM integratsiooni, kus saate kasutada Salesforce Data Cloudi andmeid, et luua ja koolitada SageMakeris traditsioonilisi ja LLM-e. Saate kasutada SageMaker Data Wranglerit andmete ettevalmistamiseks Salesforce Data Cloudist nullkoopiaga. Samuti pakkusime automaatset lahendust SageMakeri lõpp-punktide juurutamiseks API-na, kasutades Salesforce'i jaoks SageMaker Projectsi malli.

AWS-il ja Salesforce'il on hea meel teha koostööd, et pakkuda seda kogemust meie ühisklientidele, et aidata neil juhtida äriprotsesse, kasutades ML ja tehisintellekti jõudu.

Salesforce BYOM-i integratsiooni kohta lisateabe saamiseks vaadake Tooge oma tehisintellekti mudelid Einsteini stuudioga. Üksikasjaliku juurutamise kohta tootesoovituste kasutamise näite abil vaadake artiklit Kasutage Amazon SageMakeri ja Salesforce Data Cloudi integratsiooni, et oma Salesforce'i rakendusi AI/ML-iga toita.

---

Autoritest

Daryl Martis on Salesforce Data Cloudi Einstein Studio tootedirektor. Tal on üle 10-aastane kogemus äriklientidele mõeldud maailmatasemel lahenduste, sealhulgas AI/ML ja pilvelahenduste kavandamisel, ehitamisel, käivitamisel ja haldamisel. Varem on ta töötanud New Yorgi finantsteenuste valdkonnas.

Rachna Chadha on AWS-i peamiste lahenduste arhitekti AI/ML strateegiliste kontode alal. Rachna on optimist, kes usub, et tehisintellekti eetiline ja vastutustundlik kasutamine võib tulevikus ühiskonda parandada ning tuua majanduslikku ja sotsiaalset õitsengut. Vabal ajal meeldib Rachnale perega aega veeta, matkata ja muusikat kuulata.

Kui Stewart on peamiste lahenduste arhitekt AWS-i strateegilise ISV segmendis. Ta on viimase kahe aasta jooksul Salesforce Data Cloudiga koostööd teinud, et aidata luua Salesforce'is ja AWS-is integreeritud kliendikogemusi. Ifel on üle 2-aastane kogemus tehnoloogia vallas. Ta on tehnoloogiavaldkonna mitmekesisuse ja kaasatuse eestkõneleja.

Maninder (Mani) Kaur on AWS-i AI/ML-spetsialist, kes tegeleb strateegiliste ISV-dega. Oma kliendikeskse lähenemisviisiga aitab Mani strateegilistel klientidel kujundada oma AI/ML strateegiat, toidab uuendusi ja kiirendab nende tehisintellekti/ML-i teekonda. Mani usub kindlalt eetilisesse ja vastutustundlikku AI-sse ning püüab tagada, et tema klientide tehisintellekti lahendused oleksid nende põhimõtetega kooskõlas.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Autod/elektrisõidukid, Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• BlockOffsets. Keskkonnakompensatsiooni omandi ajakohastamine. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bring-your-own-ai-using-amazon-sagemaker-with-salesforce-data-cloud/