Selle postituse kaasautor on Salesforce Einstein AI tootedirektor Daryl Martis.
See on teine postitus seeriast, mis käsitleb Salesforce Data Cloudi integreerimist ja Amazon SageMaker. sisse Osa 1, näitame, kuidas Salesforce Data Cloudi ja Einstein Studio integreerimine SageMakeriga võimaldab ettevõtetel SageMakeri abil turvaliselt oma Salesforce'i andmetele juurde pääseda ning kasutada selle tööriistu mudelite koostamiseks, koolitamiseks ja juurutamiseks SageMakeris hostitud lõpp-punktides. Seejärel registreeritakse lõpp-punktid teenuses Salesforce Data Cloud, et Salesforce'is ennustused aktiveerida.
Selles postituses käsitleme seda teemat, et näidata, kuidas Einsteini stuudiot tootesoovituste jaoks kasutada. Seda integratsiooni saate kasutada nii traditsiooniliste mudelite kui ka suurte keelemudelite (LLM) jaoks.
Lahenduse ülevaade
Selles postituses näitame, kuidas luua SageMakeris ennustav mudel, et soovitada oma klientidele parimat järgmist toodet, kasutades ajaloolisi andmeid, nagu klientide demograafia, turundustegevused ja Salesforce Data Cloudi ostuajalugu.
Kasutame järgmist näidisandmekogum. Selle andmestiku kasutamiseks oma andmepilves vaadake jaotist Looge Data Cloudis Amazon S3 andmevoog.
Mudeli loomiseks on vaja järgmisi atribuute:
- Klubi liige – Kui klient on klubi liige
- Kampaania – Kampaania, millest klient on osa
- riik – Osariik või provints, kus klient elab
- kuu - ostu kuu
- Juhtumite arv – Kliendi tõstatatud juhtumite arv
- Juhtumi tüüp Tagastamine – Kas klient tagastas mõne toote viimase aasta jooksul
- Korpuse tüüp Saadetis kahjustatud – kas kliendil oli viimase aasta jooksul mõni saadetis kahjustatud
- Kaasamisskoor – kliendi seotuse tase (vastus meilikampaaniatele, veebipoodi sisselogimised jne)
- Ametiaeg – Kliendisuhte kestus ettevõttega
- Klikid – Kliendi keskmine klikkide arv nädala jooksul enne ostu sooritamist
- Külastatud lehed – Keskmine lehtede arv, mida klient on nädala jooksul enne ostmist külastanud
- Toode ostetud – tegelik ostetud toode
- Id – kirje ID
- Kuupäev Kellaaeg – andmestiku ajatempel
Tootesoovitusmudel on loodud ja juurutatud SageMakeris ning seda koolitatakse Salesforce Data Cloudi andmete põhjal. Järgmised sammud annavad ülevaate, kuidas kasutada SageMaker for Salesforce'i uusi võimalusi üldise integratsiooni võimaldamiseks.
- Seadistage Amazon SageMaker Studio domeen ja OAuth Salesforce'i ja AWS-i konto vahel
s. - Kasutage äsja käivitatud funktsiooni Amazon SageMaker Data Wrangler konnektor Salesforce Data Cloudi jaoks, et valmistada ette andmed SageMakeris ilma andmeid Salesforce Data Cloudist kopeerimata.
- Treenige SageMaker Studios soovitusmudelit, kasutades SageMaker Data Wrangleri abil koostatud treeningandmeid.
- Pakkige SageMaker Data Wrangleri konteiner ja koolitatud soovitusliku mudeli konteiner sisse järelduste torujuhe nii et järelduspäring saab kasutada samu andmete ettevalmistamise etappe, mille lõite treeningandmete eeltöötluseks. Reaalajas järelduskõne andmed edastatakse esmalt järelduste konveieri SageMaker Data Wrangleri konteinerisse, kus need eeltöödeldakse ja edastatakse väljaõppinud mudelile toote soovitamiseks. Selle protsessi kohta lisateabe saamiseks vaadake Uus – Amazon SageMaker Data Wrangleri reaalajas ja partii järeldamise tugi. Kuigi me kasutame oma näites mudeli koolitamiseks kindlat algoritmi, võite kasutada mis tahes algoritmi, mis teie kasutusjuhtumi jaoks sobib.
- Kasutage Salesforce Data Cloudi integreerimiseks äsja käivitatud SageMakeri projektimalli, et lihtsustada eelmiste sammude rakendamist, pakkudes järgmisi malle:
- Näidismärkmik, mis näitab andmete ettevalmistamist, ehitamist, koolitust ja mudeli registreerimist.
- SageMaker pakkus projektimalli Salesforce Data Cloudi integreerimiseks, mis automatiseerib järelduste konveieri mudelit hostiva SageMakeri lõpp-punkti loomise. Kui mudeli versioon Amazon SageMakeri mudeliregister on heaks kiidetud, avaldatakse lõpp-punkt API-na koos Amazon API värav kasutades kohandatud Salesforce JSON Web Token (JWT) volitajat. API lüüs on vajalik selleks, et võimaldada Salesforce Data Cloudil teha ennustusi SageMakeri lõpp-punkti suhtes, kasutades JWT-märki, mille Salesforce loob ja koos päringuga Salesforce'i prognooside tegemisel edastab. JWT saab kasutada OpenID Connecti (OIDC) ja OAuth 2.0 raamistike osana et piirata kliendi juurdepääsu teie API-dele.
- Pärast API loomist soovitame mudeli lõpp-punkti registreerida Salesforce Einstein Studios. Juhiste saamiseks vaadake Tooge oma tehisintellekti mudelid Salesforce'i koos Einstein Studioga
Järgnev diagramm illustreerib lahenduse arhitektuuri.
Looge SageMaker Studio domeen
Esiteks looge SageMaker Studio domeen. Juhiste saamiseks vaadake Sisseehitatud Amazon SageMakeri domeeniga. Peaksite üles märkima domeeni ID ja täitmisrolli, mis on loodud ja mida teie kasutajaprofiil kasutab. Lisate sellele rollile õigused järgmistes etappides.
Järgmine ekraanipilt näitab domeeni, mille selle postituse jaoks lõime.
Järgmine ekraanipilt näitab selle postituse kasutajaprofiili näidet.
Seadistage Salesforce'iga ühendatud rakendus
Järgmisena loome Salesforce'iga ühendatud rakenduse, mis võimaldab OAuthi voogu SageMaker Studiost Salesforce Data Cloudi. Tehke järgmised sammud.
- Logige sisse Salesforce'i ja navigeerige saidile Seade.
- Otsi App Manager ja looge uus ühendatud rakendus.
- Esitage järgmised sisendid:
- eest Ühendatud rakenduse nimi, sisestage nimi.
- eest API nimijätke vaikimisi (see täidetakse automaatselt).
- eest Kontakt E-post, sisestage oma kontakti e-posti aadress.
- valima Luba OAuthi seaded.
- eest Tagasihelistamise URL, sisenema
https://<domain-id>.studio.<region>.sagemaker.aws/jupyter/default/lab
ja sisestage domeeni ID, mille jäädvustasite SageMakeri domeeni loomisel ja oma SageMakeri domeeni piirkond.
- alla Valitud OAuthi ulatused, teisaldage järgmine kohast Saadaolevad OAuthi ulatused et Valitud OAuthi ulatused Ja vali Säästa:
- Kasutajaandmete haldamine API-de (api) kaudu
- Täitke taotlusi igal ajal (
refresh_token
,offline_access
) - ANSI SQL-päringute tegemine Salesforce Data Cloudi andmetele (Data Cloud_query_api)
- Salesforce'i kliendiandmete platvormi profiiliandmete haldamine (Data Cloud_profile_api
- Juurdepääs identiteedi URL-i teenusele (id, profiil, e-post, aadress, telefon)
- Juurdepääs kordumatutele kasutajatunnustele (
openid
)
Ühendatud rakenduse loomise kohta lisateabe saamiseks vaadake Looge ühendatud rakendus.
- Naaske ühendatud rakendusse ja navigeerige saidile Tarbija võti ja saladus.
- Vali Tarbija üksikasjade haldamine.
- Kopeerige võti ja saladus.
Siin võidakse kahefaktorilise autentimise osana paluda teil oma Salesforce'i organisatsiooni sisse logida.
- Navigeerige tagasi lehele Ühendatud rakenduste haldamine lehel.
- Avage loodud ühendatud rakendus ja valige juhtima.
- Vali Muuda eeskirju ja muutuda IP lõõgastus et Lõdvendage IP-piiranguid, seejärel salvestage oma seaded.
Konfigureerige SageMakeri õigused ja elutsükli reeglid
Selles jaotises käsitleme SageMakeri õiguste ja elutsükli haldusreeglite konfigureerimise samme.
Looge AWS-i saladuste halduris saladus
Lubage OAuthi integreerimine Salesforce Data Cloudiga, salvestades oma Salesforce'iga ühendatud rakenduse mandaadid AWS-i saladuste haldur:
- Valige konsoolil Secrets Manager Salvestage uus saladus.
- valima Muud tüüpi saladused.
- Looge oma saladus järgmiste võtme-väärtuste paaridega:
- Lisage võtmega silt
sagemaker:partner
ja teie väärtuse valik. - Salvestage saladus ja märkige üles saladuse ARN.
Konfigureerige SageMakeri elutsükli reegel
Nõuab SageMaker Studio domeeni täitmisrolli AWS-i identiteedi- ja juurdepääsuhaldus (IAM) juurdepääsuõigused eelmises etapis loodud saladusele. Lisateabe saamiseks vaadake Rollide loomine ja poliitikate lisamine (konsool).
- Lisage IAM-konsoolil nende vastavatele rollidele järgmised poliitikad (neid rolle kasutab SageMaker projekt juurutamiseks):
- Lisage poliitika
AmazonSageMakerPartnerServiceCatalogProductsCloudFormationServiceRolePolicy
teenindajarollileAmazonSageMakerServiceCatalogProductsCloudformationRole
. - Lisage poliitika
AmazonSageMakerPartnerServiceCatalogProductsApiGatewayServiceRolePolicy
teenindajarollileAmazonSageMakerServiceCatalogProductsApiGatewayRole
. - Lisage poliitika
AmazonSageMakerPartnerServiceCatalogProductsLambdaServiceRolePolicy
teenindajarollileAmazonSageMakerServiceCatalogProductsLambdaRole
.
- Lisage poliitika
- Liikuge IAM-konsoolis SageMakeri domeeni täitmisrolli.
- Vali Lisa õigused ja valige Looge tekstisisene poliitika.
- Sisestage JSON-i poliitikaredaktorisse järgmine reegel:
SageMakeri stuudio elutsükli konfiguratsioon pakub kestaskripte, mis käitatakse märkmiku loomisel või käivitamisel. Elutsükli konfiguratsiooni kasutatakse saladuse toomiseks ja selle SageMakeri käituskeskkonda importimiseks.
- Valige SageMakeri konsoolil Elutsükli konfiguratsioonid navigeerimispaanil.
- Vali Loo konfiguratsioon.
- Jätke vaikevalik Jupyteri serveri rakendus Ja vali järgmine.
- Andke konfiguratsioonile nimi.
- Sisestage redaktorisse järgmine skript, pakkudes varem loodud saladuse ARN-i:
- Vali LIITU elutsükli konfiguratsiooni salvestamiseks.
- Vali Domeenid navigeerimispaanil ja avage oma domeen.
- Kohta keskkond valige vahekaart Kinnitama elutsükli konfiguratsiooni lisamiseks.
- Valige loodud elutsükli konfiguratsioon ja valige Kinnitage domeeniga.
- Vali Vaikimisi.
Kui olete SageMaker Studio naasev kasutaja, et tagada Salesforce Data Cloudi lubamine, uuendage uusimatele Jupyteri ja SageMaker Data Wrangleri tuumadele.
See lõpetab seadistamise, et võimaldada andmetele juurdepääs Salesforce Data Cloudist SageMaker Studiole, et luua tehisintellekti ja masinõppe (ML) mudeleid.
Looge SageMakeri projekt
Lahenduse kasutamise alustamiseks looge esmalt projekt kasutades Amazon SageMakeri projektid. Tehke järgmised sammud.
- SageMaker Studio all kasutuselevõttu valige navigeerimispaanil Projektid.
- Vali Loo projekt.
- Valige projekti mall nimega Salesforce'i mudeli juurutamine.
- Vali Valige projekti mall.
- Sisestage oma projekti nimi ja valikuline kirjeldus.
- Sisestage mudelirühma nimi.
- Sisestage varem loodud saladuste halduri saladuse nimi.
- Vali Loo projekt.
Projekti käivitamine võib võtta 1–2 minutit.
Näete kahte uut hoidlat. Esimene on mõeldud näidismärkmikele, mida saate kasutada või kohandada mudelite ettevalmistamiseks, koolitamiseks, loomiseks ja registreerimiseks SageMakeri mudeliregistris. Teine hoidla on mõeldud mudeli juurutamise automatiseerimiseks, mis hõlmab SageMakeri lõpp-punkti paljastamist API-na.
- Vali klooni repo mõlema märkmiku jaoks.
Selle postituse jaoks kasutame tootesoovituse näidet, mille leiate aadressilt sagemaker-<YOUR-PROJECT-NAME>-p-<YOUR-PROJECT-ID>-example-nb/product-recommendation
kataloog, mille just kloonisite. Enne märkmiku product-recommendation.ipynb käivitamist valmistame ette mõned andmed, et luua treeningandmed SageMaker Data Wrangleri abil.
Valmistage andmed ette SageMaker Data Wrangleriga
Tehke järgmised toimingud.
- SageMaker Studios fail menüüst valige Uus ja Data Wrangleri voog.
- Pärast andmevoo loomist valige (paremklõpsake) vahekaart ja valige Nimeta faili ümbernimetamiseks.
- Vali Andmete importimine.
- Vali Loo ühendus.
- Vali Salesforce'i andmepilv.
- eest Nimi, sisenema
salesforce-data-cloud-sagemaker-connection
. - eest Salesforce'i organisatsiooni URL, sisestage oma Salesforce'i organisatsiooni URL.
- Vali Salvesta + Ühenda.
- Valige Data Exploreri vaates Salesforce Data Cloudi tabelid ja vaadake nende eelvaadet, et luua ja käivitada nõutava andmestiku ekstraktimiseks päring.
- Teie päring näeb välja selline nagu allpool ja võite kasutada tabeli nime, mida kasutasite andmete Salesforce Data Cloudi üleslaadimisel.
- Vali Loo andmestik.
Andmestiku loomine võib veidi aega võtta.
Andmevoo vaates näete nüüd visuaalsele graafikule lisatud uut sõlme.
Lisateavet selle kohta, kuidas kasutada SageMaker Data Wranglerit andmete kvaliteedi ja ülevaate aruannete loomiseks, vaadake Hankige teavet andmete ja andmekvaliteedi kohta.
SageMaker Data Wrangler pakub üle 300 sisseehitatud teisenduse. Selles etapis kasutame mõnda neist teisendustest ML-mudeli andmestiku ettevalmistamiseks. Nende teisenduste rakendamise üksikasjalikud juhised leiate aadressilt Andmete teisendamine.
- Kasuta Veergude haldamine sammu koos Langetage veerg teisenda, et veerg maha jätta
id__c
. - Kasuta Käepide puudu sammu koos Tilk puudu teisendada erinevate funktsioonide jaoks puuduvate väärtustega ridadeks. Rakendame seda teisendust kõikidele veergudele.
- Kategooriliste väärtuste loomiseks kasutage kohandatud teisendusetappi
state__c
,case_count__c
jatenure
Funktsioonid. Kasutage selle teisenduse jaoks järgmist koodi: - Kasuta Protsessi numbriline sammu koos Skaala väärtused teisendada ja valida Standardne skaler skaleerida
clicks__c
,engagement__score
japages__visited__c
funktsioone. - Kasuta Kodeeri kategooriline sammu koos Ühe kuuma kodeering teisendus, et teisendada kategoorilised muutujad numbrilisteks
case__type__return___c
,case__type_shipment__damaged
,month__c
,club__member__c
jacampaign__c
funktsioonid (kõik funktsioonid v.aclicks__c
,engagement__score
,pages__visited__c
japroduct_purchased__c
).
Mudeli loomine, väljaõpe ja juurutamine
Mudeli koostamiseks, koolitamiseks ja juurutamiseks toimige järgmiselt.
- Naaske projekti SageMaker, avage märkmik product-recommendation.ipynb ja käivitage andmete eeltöötlemiseks teie loodud SageMaker Data Wrangleri konfiguratsiooni abil töötlemistöö.
- Mudeli koolitamiseks ja selle SageMakeri mudeliregistrisse registreerimiseks järgige sülearvuti juhiseid.
- Värskendage kindlasti mudelirühma nime, et see vastaks mudelirühma nimele, mida kasutasite SageMakeri projekti loomisel.
Mudelirühma nime leidmiseks avage varem loodud SageMakeri projekt ja navigeerige lehele Seaded Tab.
Samamoodi peab märkmikus viidatud voofail kattuma varem loodud voofaili nimega.
- Selle postituse jaoks kasutasime
product-recommendation
mudelirühma nimena, seega värskendame sülearvutitproject-recommendation
mudelirühma nimena märkmikus.
Pärast sülearvuti käivitamist registreeritakse koolitatud mudel mudeliregistris. Mudeliregistri kohta lisateabe saamiseks vaadake Registreerige ja juurutage mudelid mudeliregistriga.
- Valige loodud mudeli versioon ja värskendage selle olekut Kinnitatud.
Nüüd, kui olete registreeritud mudeli heaks kiitnud, luuakse ja käivitatakse SageMaker Salesforce'i projekti juurutamise samm AWS CodePipeline.
CodePipeline sisaldab samme SageMakeri lõpp-punkti loomiseks ja juurutamiseks, et teha järeldusi, mis sisaldavad SageMaker Data Wrangleri eeltöötlusetappe ja koolitatud mudelit. Lõpp-punkt avaldatakse API-lüüsi kaudu API-na Salesforce Data Cloudile. Järgmisel ekraanipildil on näha torujuhe, mille eesliite on Sagemaker-salesforce-product-recommendation-xxxxx
. Näitame teile ka lõpp-punkte ja API-d, mille Salesforce'i jaoks SageMaker projekt loob.
Kui soovite, võite heita pilgu CodePipeline'i juurutamise sammule, mis kasutab AWS CloudFormation skriptid, et luua SageMakeri lõpp-punkt ja API lüüs koos kohandatud JWT volitajaga.
Kui torujuhtme juurutamine on lõppenud, leiate SageMakeri lõpp-punkti SageMakeri konsoolist.
Projektimalliga loodud API lüüsi saate uurida API lüüsi konsoolis.
API lüüsi URL-i leidmiseks valige link.
JWT volitaja üksikasjad leiate valides Volitajad API Gateway konsoolil. Võite minna ka aadressile AWS Lambda konsooli, et vaadata üle projektimalliga loodud funktsiooni Lambda kood.
Einstein Studiost API kutsumisel kasutatava skeemi leidmiseks valige INFO mudeliregistri navigeerimispaanil. Näete an Amazoni lihtne salvestusteenus (Amazon S3) link metaandmete failile. Kopeerige ja kleepige link brauseri uue vahelehe URL-ile.
Vaatame faili ilma seda alla laadimata. Valige faili üksikasjade lehel Objekti toimingud menüü ja valige Päring S3 Selectiga.
Vali Käivitage SQL päring ja võtke teadmiseks API lüüsi URL ja skeem, sest vajate seda teavet Einstein Studios registreerumisel. Kui te ei näe APIGWURL
võti, kas mudelit ei kinnitatud, juurutamine on veel pooleli või juurutamine nurjus.
Kasutage prognoosimiseks Salesforce Einstein Studio API-t
Salesforce Einstein Studio on Salesforce Data Cloudi uus ja tsentraliseeritud kogemus, mida andmeteaduse ja insenerimeeskonnad saavad kasutada, et hõlpsasti juurde pääseda oma traditsioonilistele mudelitele ja LLM-idele, mida kasutatakse generatiivses AI-s. Järgmisena seadistame API URL-i ja client_id
mille määrasite Salesforce Einstein Studios Secrets Manageris varem Salesforce Einstein Studios mudelijärelduste registreerimiseks ja kasutamiseks. Juhiste saamiseks vaadake Tooge oma tehisintellekti mudelid Salesforce'i koos Einstein Studioga.
Koristage
Kõigi SageMakeri projektiga loodud ressursside kustutamiseks valige projekti lehel tegevus menüü ja valige kustutama.
CodePipeline'i loodud ressursside (API Gateway ja SageMaker lõpp-punkt) kustutamiseks liikuge AWS CloudFormationi konsooli ja kustutage loodud virn.
Järeldus
Selles postituses selgitasime, kuidas saate SageMaker Studios luua ja treenida ML-mudeleid, kasutades SageMaker Data Wranglerit, et importida ja ette valmistada Salesforce Data Cloudis hostitud andmeid ning kasutada äsja käivitatud Salesforce Data Cloudi JDBC konnektorit SageMaker Data Wrangleris ja esmalt. -party Salesforce'i mall SageMakeris pakub Salesforce Data Cloudi integreerimiseks projektimalli. Salesforce'i projektimall SageMaker võimaldab teil mudeli juurutada ja luua lõpp-punkti ning turvata registreeritud mudeli API. Seejärel kasutate API-t, et teha Salesforce Einstein Studios oma ärikasutusjuhtumeid ennustusi.
Kuigi kasutasime tootesoovituse näidet täieliku integratsiooni rakendamise sammude tutvustamiseks, saate Salesforce'i jaoks kasutada SageMakeri projektimalli, et luua lõpp-punkt ja API mis tahes SageMakeri traditsioonilise mudeli ja LLM-i jaoks, mis on SageMakeris registreeritud. Mudeli register. Ootame põnevusega, mida te SageMakeris Salesforce Data Cloudi andmeid kasutades loote ja oma Salesforce'i rakendusi SageMakeri hostitud ML-mudeleid kasutades volitage!
See postitus on Salesforce Data Cloudi ja SageMakeri integratsiooni sarja jätk. Kõrgetasemelise ülevaate saamiseks ja lisateabe saamiseks selle integratsioonimeetodi abil saavutatava ärimõju kohta vaadake artiklit Osa 1.
Lisaressursid
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. Jälgi teda https://www.linkedin.com/in/darylmartis.
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.
Dharmendra Kumar Rai (DK Rai) on Data Lake'i & AI/ML vanem andmearhitekt, kes teenindab strateegilisi kliente. Ta teeb tihedat koostööd klientidega, et mõista, kuidas AWS saab aidata neil probleeme lahendada, eriti AI/ML ja analüütika valdkonnas. DK-l on aastatepikkune kogemus andmemahukate lahenduste loomisel erinevates tööstusharudes, sealhulgas kõrgtehnoloogilistes, finantstehnoloogia-, kindlustus- ja tarbijatele suunatud rakendustes.
Marc Karp on ML-i arhitekt koos SageMaker Service meeskonnaga. Ta keskendub sellele, et aidata klientidel kavandada, juurutada ja hallata ML töökoormust ulatuslikult. Vabal ajal meeldib talle reisida ja avastada uusi kohti.
- 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/use-the-amazon-sagemaker-and-salesforce-data-cloud-integration-to-power-your-salesforce-apps-with-ai-ml/
- :on
- :on
- : kus
- $ UP
- 1
- 10
- 100
- 12
- 14
- 30
- 7
- 8
- 9
- a
- MEIST
- juurdepääs
- Kontod
- üle
- tegevus
- meetmete
- tegelik
- lisama
- lisatud
- aadress
- advokaat
- vastu
- AI
- AI mudelid
- AI / ML
- algoritm
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- võimaldama
- võimaldab
- Ka
- Kuigi
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- an
- analytics
- ja
- mistahes
- API
- API-liidesed
- app
- rakendused
- kehtima
- lähenemine
- asjakohane
- heaks
- apps
- arhitektuur
- OLEME
- AS
- At
- kinnitage
- atribuudid
- Autentimine
- automatiseerib
- automaatselt
- automatiseerimine
- keskmine
- AWS
- AWS CloudFormation
- tagasi
- BE
- sest
- olnud
- enne
- usub,
- alla
- BEST
- vahel
- mõlemad
- tooma
- brauseri
- ehitama
- Ehitus
- ehitatud
- sisseehitatud
- äri
- ettevõtted
- by
- helistama
- Kampaania
- Kampaaniad
- CAN
- võimeid
- võime
- pildistatud
- juhul
- juhtudel
- CAT
- tsentraliseeritud
- muutma
- valik
- Vali
- valimine
- Linn
- klient
- lähedalt
- Cloud
- klubi
- kood
- Veerg
- Veerud
- täitma
- Lõpetab
- seisund
- konfiguratsioon
- Võta meiega ühendust
- seotud
- konsool
- tarbija
- kontakt
- Konteiner
- jätkamine
- muutma
- kopeerimine
- looma
- loodud
- loob
- loomine
- volikiri
- tava
- klient
- kliendi andmed
- Kliendid
- kohandada
- andmed
- juurdepääs andmetele
- andmejärv
- Andmeplatvorm
- Andmete ettevalmistamine
- andmeteadus
- vaikimisi
- Demograafia
- näitama
- juurutada
- lähetatud
- kasutuselevõtu
- kirjeldus
- Disain
- üksikasjalik
- detailid
- Juhataja
- avastama
- arutame
- mitmekesisus
- Mitmekesisus ja kaasatus
- do
- domeen
- Ära
- alla
- Drop
- Ajalugu
- kergesti
- Majanduslik
- toimetaja
- mõju
- Einstein
- kumbki
- volitama
- võimaldama
- lubatud
- võimaldab
- Lõpuks-lõpuni
- Lõpp-punkt
- hõivatud
- tegevus
- töövõttude
- Inseneriteadus
- tagama
- sisene
- ettevõte
- eriti
- eetiline
- näide
- Välja arvatud
- täitmine
- Laiendama
- kogemus
- Kogemused
- selgitas
- uurima
- uurija
- Avastades
- avatud
- väljavõte
- Ebaõnnestunud
- pere
- FUNKTSIOONID
- väli
- fail
- finants-
- finantsteenused
- leidma
- FINTECH
- esimene
- voog
- keskendub
- järgima
- Järel
- eest
- edasi
- avastatud
- Alates
- funktsioon
- funktsioonid
- tulevik
- värav
- generatiivne
- Generatiivne AI
- Andma
- Go
- graafik
- Grupp
- olnud
- Olema
- he
- aitama
- aidates
- siin
- siin
- kõrgetasemeline
- teda
- tema
- ajalooline
- ajalugu
- võõrustas
- Hosting
- Kuidas
- Kuidas
- HTML
- http
- HTTPS
- ID
- identifikaatorid
- Identity
- if
- illustreerib
- mõju
- rakendada
- rakendamisel
- import
- parandama
- in
- hõlmab
- Kaasa arvatud
- kaasamine
- tööstus
- info
- algatama
- sisendite
- teadmisi
- juhised
- kindlustus
- integreeritud
- integratsioon
- sisse
- sisse
- IP
- IT
- ITS
- töö
- jpg
- Json
- lihtsalt
- Jwt
- Võti
- järv
- keel
- suur
- viimane
- hiljemalt
- käivitatud
- käivitamine
- Õppida
- õppimine
- Lahkuma
- Tase
- eluring
- nagu
- meeldib
- LINK
- Kuulamine
- LLM
- logi
- Vaata
- näeb välja
- masin
- masinõpe
- tehtud
- tegema
- Tegemine
- juhtima
- juhtimine
- juht
- juhtiv
- palju
- Turundus
- Vastama
- mai..
- menüü
- Metaandmed
- protokoll
- puuduvad
- ML
- mudel
- mudelid
- kuu
- rohkem
- liikuma
- muusika
- peab
- nimi
- Navigate
- NAVIGATSIOON
- Vajadus
- vaja
- Uus
- New York
- New York City
- äsja
- järgmine
- sõlme
- märkmik
- nüüd
- number
- oauth
- of
- Pakkumised
- on
- ONE
- Internetis
- avatud
- or
- et
- meie
- üle
- üldine
- ülevaade
- enda
- lehekülg
- lehekülge
- paari
- pane
- osa
- partner
- Vastu võetud
- möödub
- Õigused
- telefon
- torujuhe
- Kohad
- planeerimine
- inimesele
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- Poliitika
- poliitika
- asustatud
- post
- võim
- Ennustused
- ettevalmistamine
- Valmistama
- valmis
- Eelvaade
- eelmine
- varem
- Peamine
- Eelnev
- probleeme
- protsess
- töötlemine
- Toode
- profiil
- Edu
- projekt
- heaolu
- anda
- tingimusel
- annab
- pakkudes
- säte
- ostma
- kvaliteet
- päringud
- tõstatatud
- valik
- reaalajas
- soovitama
- Soovitus
- soovitused
- kohta
- piirkond
- registreerima
- registreeritud
- registreerimine
- registri
- suhe
- Aruanded
- Hoidla
- taotleda
- Taotlusi
- nõudma
- nõutav
- ressurss
- Vahendid
- need
- vastus
- vastutav
- piirata
- tagasi
- läbi
- Paremklõpsake
- Roll
- rollid
- eeskirjade
- jooks
- salveitegija
- müügijõud
- sama
- Säästa
- Skaala
- teadus
- skripte
- Teine
- Saladus
- Osa
- kindlustama
- kindlalt
- vaata
- nägemine
- segment
- valik
- Seeria
- teenus
- Teenused
- teenindavad
- komplekt
- seaded
- seade
- ta
- Shell
- peaks
- näitama
- presentatsioon
- esitlus
- Näitused
- lihtne
- So
- sotsiaalmeedia
- Ühiskond
- lahendus
- Lahendused
- LAHENDAGE
- mõned
- Ruum
- konkreetse
- Kulutused
- Kestab
- algus
- alustatud
- riik
- väljavõte
- olek
- Samm
- Sammud
- Veel
- ladustamine
- salvestada
- ladustamine
- Strateegiline
- oja
- kiirendama
- stuudio
- järgnev
- selline
- toetama
- kindel
- tabel
- TAG
- Võtma
- meeskond
- meeskonnad
- Tehnoloogia
- šabloon
- malle
- kui
- et
- .
- Tulevik
- Riik
- oma
- Neile
- SIIS
- Need
- see
- Läbi
- aeg
- ajatempel
- et
- sümboolne
- töövahendid
- teema
- traditsiooniline
- Rong
- koolitatud
- koolitus
- Muutma
- Transformation
- muundumised
- Reisimine
- vallandada
- kaks
- tüüp
- all
- mõistma
- ainulaadne
- Värskendused
- upgrade
- Üleslaadimine
- URL
- kasutama
- kasutage juhtumit
- Kasutatud
- Kasutaja
- kasutusalad
- kasutamine
- väärtus
- Väärtused
- eri
- versioon
- vertikaalid
- kaudu
- vaade
- külastatud
- oli
- we
- web
- veebiteenused
- nädal
- Hästi
- M
- millal
- kas
- mis
- kuigi
- WHO
- will
- koos
- jooksul
- ilma
- töötas
- töötab
- maailmaklass
- oleks
- aastat
- york
- sa
- Sinu
- sephyrnet