הביאו AI משלכם באמצעות Amazon SageMaker עם Salesforce Data Cloud | שירותי האינטרנט של אמזון

פוסט זה נכתב בשיתוף דריל מרטיס, מנהל המוצר, Salesforce Einstein AI.

אנו שמחים להודיע אמזון SageMaker ושילוב Salesforce Data Cloud. עם יכולת זו, עסקים יכולים לגשת לנתוני Salesforce שלהם בצורה מאובטחת בגישה של אפס עותקים באמצעות SageMaker ולהשתמש בכלים של SageMaker כדי לבנות, לאמן ולפרוס מודלים של AI. נקודות הקצה המסקנות מחוברות ל-Data Cloud כדי להניע תחזיות בזמן אמת. כתוצאה מכך, עסקים יכולים להאיץ את זמן היציאה לשוק תוך שמירה על שלמות ואבטחת הנתונים, ולהפחית את הנטל התפעולי של העברת נתונים ממיקום אחד לאחר.

הכירו את סטודיו איינשטיין ב-Data Cloud

Data Cloud היא פלטפורמת נתונים המספקת לעסקים עדכונים בזמן אמת של נתוני הלקוחות שלהם מכל נקודת מגע. עם איינשטיין סטודיו, שער לכלי AI בפלטפורמת הנתונים, מנהלי מערכת ומדעני נתונים יכולים ליצור מודלים ללא מאמץ בכמה קליקים או באמצעות קוד. חוויית ה-Bring your own model (BYOM) של איינשטיין סטודיו מספקת את היכולת לחבר דגמי AI מותאמים אישית או מחוללים מפלטפורמות חיצוניות כגון SageMaker ל-Data Cloud. ניתן לאמן מודלים מותאמים אישית באמצעות נתונים מ-Salesforce Data Cloud אליהם ניתן לגשת דרך רנגלר הנתונים של אמזון SageMaker מַחבֵּר. עסקים יכולים לפעול לפי התחזיות שלהם על ידי שילוב חלק של מודלים מותאמים אישית בזרימות העבודה של Salesforce, מה שמוביל לשיפור היעילות, קבלת החלטות וחוויות מותאמות אישית.

היתרונות של שילוב SageMaker ו-Data Cloud Einstein Studio

הנה איך שימוש ב-SageMaker עם סטודיו איינשטיין ב-Salesforce Data Cloud יכול לעזור לעסקים:

• הוא מספק את היכולת לחבר מודלים מותאמים אישית ויצירתיים של AI לאיינשטיין סטודיו עבור מקרי שימוש שונים, כגון המרת לידים, סיווג מקרים וניתוח סנטימנטים.
• זה מבטל עבודות ETL (חילוץ, טרנספורמציה וטעינה) מייגעות, יקרות ומועדות לשגיאות. גישת האפס עותקים לנתונים מפחיתה את התקורה לניהול עותקי נתונים, מפחיתה את עלויות האחסון ומשפרת את היעילות.
• הוא מספק גישה לנתונים מאוצרים, הרמוניים ובזמן אמת בכל Customer 360. זה מוביל למודלים מומחים המספקים תחזיות ותובנות עסקיות חכמות יותר.
• זה מפשט את צריכת התוצאות מתהליכים עסקיים ומביא ערך ללא השהייה. לדוגמה, אתה יכול להשתמש בזרימות עבודה אוטומטיות שיכולות להסתגל ברגע על סמך נתונים חדשים.
• זה מקל על ההפעלה של דגמי SageMaker והמסקנות ב-Salesforce.

להלן דוגמה כיצד להפעיל מודל SageMaker באמצעות Salesforce Flow.

אינטגרציה של SageMaker

SageMaker הוא שירות מנוהל במלואו להכנת נתונים ולבנות, לאמן ולפרוס מודלים של למידת מכונה (ML) לכל מקרה שימוש עם תשתית, כלים וזרימות עבודה מנוהלות במלואן.

כדי לייעל את השילוב של SageMaker ו-Salesforce Data Cloud, אנו מציגים שתי יכולות חדשות ב- SageMaker:

• מחבר SageMaker Data Wrangler Salesforce Data Cloud - עם מחבר SageMaker Data Wrangler Salesforce Data Cloud שהושק לאחרונה, מנהלי מערכת יכולים להגדיר מראש חיבורים ל-Salesforce כדי לאפשר לנתחי נתונים ומדעני נתונים לגשת במהירות לנתוני Salesforce בזמן אמת וליצור תכונות עבור ML. זה יאפשר למשתמשים לגשת ל-Salesforce Data Cloud בצורה מאובטחת באמצעות OAuth. אתה יכול להמחיש, לנתח ולשנות נתונים באופן אינטראקטיבי באמצעות הכוח של Spark מבלי לכתוב שום קוד באמצעות תכונות הכנת הנתונים החזותיים דל הקוד של Salesforce Data Wrangler. אתה יכול גם לשנות את קנה המידה לעיבוד מערכי נתונים גדולים עם עבודות SageMaker Processing, לאמן מצבי ML באופן אוטומטי באמצעות טייס אוטומטי של אמזון, והשתלבו עם צינור מסקנות של SageMaker כדי לפרוס את אותה זרימת נתונים לייצור עם נקודת הקצה לעיבוד נתונים בזמן אמת או באצווה להסקה.

• תבנית SageMaker Projects עבור Salesforce – השקנו א SageMaker Projects תבנית עבור Salesforce שבה אתה יכול להשתמש כדי לפרוס נקודות קצה עבור מודלים של שפה מסורתית וגדולה (LLMs) ולחשוף את נקודות הקצה של SageMaker כ-API באופן אוטומטי. SageMaker Projects מספקת דרך פשוטה להגדיר ולתקן את סביבת הפיתוח עבור מדעני נתונים ומהנדסי ML כדי לבנות ולפרוס מודלים של ML על SageMaker.

הצעת מחיר לשותף

"השותפות בין Salesforce ו-AWS Sagemaker תאפשר ללקוחות למנף את הכוח של AI (גם, מודלים מחוללים וגם לא מחוללים) על פני מקורות הנתונים, זרימות העבודה והיישומים של Salesforce שלהם כדי לספק חוויות מותאמות אישית ולהניע יצירת תוכן חדש, סיכום ושאלה. חוויות מסוג תשובות. על ידי שילוב הטוב משני העולמות, אנו יוצרים פרדיגמה חדשה לחדשנות מונעת נתונים והצלחת לקוחות בבסיס AI."

-Kaushal Kurapati, סגן נשיא בכיר של Salesforce למוצר, AI וחיפוש

סקירת פתרונות

פתרון האינטגרציה של BYOM מספק ללקוחות מחבר מקורי של Salesforce Data Cloud ב- SageMaker Data Wrangler. מחבר SageMaker Data Wrangler מאפשר לך לגשת בצורה מאובטחת לאובייקטים של Salesforce Data Cloud. לאחר אימות המשתמשים, הם יכולים לבצע משימות חקר נתונים, הכנה ותכונות הנדסיות הדרושות לפיתוח מודל והסקת מסקנות באמצעות הממשק החזותי האינטראקטיבי של SageMaker Data Wrangler. מדעני נתונים יכולים לעבוד בתוך סטודיו SageMaker של אמזון מחברות לפיתוח מודלים מותאמים אישית, שיכולים להיות מסורתיים או LLMs, ולהפוך אותם לזמינים לפריסה על ידי רישום הדגם ב- SageMaker Model Registry. כאשר מודל יאושר לייצור ברישום, SageMaker Projects יבצע אוטומטית את הפריסה של ממשק API של invocation שניתן להגדיר כיעד ב-Salesforce Einstein Studio ולשלב עם יישומי Salesforce Customer 360. התרשים הבא ממחיש ארכיטקטורה זו

סיכום

בפוסט זה, שיתפנו את השילוב של SageMaker ו-Salesforce Einstein Studio BYOM, שבו אתה יכול להשתמש בנתונים ב-Salesforce Data Cloud כדי לבנות ולהכשיר לימודים מסורתיים ו-LLM ב-SageMaker. אתה יכול להשתמש ב- SageMaker Data Wrangler כדי להכין נתונים מ-Salesforce Data Cloud עם אפס העתקה. סיפקנו גם פתרון אוטומטי לפריסת נקודות הקצה של SageMaker כ-API באמצעות תבנית SageMaker Projects עבור Salesforce.

AWS ו-Salesforce מתרגשים לשתף פעולה כדי לספק את החוויה הזו ללקוחות המשותפים שלנו כדי לעזור להם להניע תהליכים עסקיים תוך שימוש בכוח של ML ובינה מלאכותית.

למידע נוסף על שילוב Salesforce BYOM, עיין ב הביאו דגמי AI משלכם עם סטודיו איינשטיין. ליישום מפורט באמצעות המלצות מוצר לדוגמה, ראה מקרה שימוש השתמש באינטגרציה של Amazon SageMaker ו-Salesforce Data Cloud כדי להפעיל את אפליקציות Salesforce שלך ​​עם AI/ML.

---

על הכותבים

דריל מרטיס הוא מנהל המוצר של איינשטיין סטודיו ב-Salesforce Data Cloud. יש לו למעלה מ-10 שנות ניסיון בתכנון, בנייה, השקה וניהול פתרונות ברמה עולמית עבור לקוחות ארגוניים כולל AI/ML ופתרונות ענן. הוא עבד בעבר בתעשיית השירותים הפיננסיים בניו יורק.

רחנה צ'דהא הוא אדריכל פתרונות ראשי AI/ML בחשבונות אסטרטגיים ב-AWS. רחנה היא אופטימית המאמינה ששימוש אתי ואחראי בבינה מלאכותית יכול לשפר את החברה בעתיד ולהביא לשגשוג כלכלי וחברתי. בזמנה הפנוי, רחנה אוהבת לבלות עם משפחתה, לטייל ולהאזין למוזיקה.

איפה סטיוארט הוא אדריכל פתרונות ראשי במגזר ISV אסטרטגי ב-AWS. היא הייתה מעורבת עם Salesforce Data Cloud במהלך השנתיים האחרונות כדי לעזור לבנות חוויות משולבות של לקוחות ב-Salesforce וב-AWS. ל-Ife יש ניסיון של למעלה מ-2 שנים בטכנולוגיה. היא תומכת בגיוון והכלה בתחום הטכנולוגי.

מאנינדר (מני) קאור הוא מוביל מומחה AI/ML עבור ISVs אסטרטגיים ב-AWS. עם הגישה שלה ללקוח ראשון, מאני עוזרת ללקוחות אסטרטגיים לעצב את אסטרטגיית ה-AI/ML שלהם, לתדלק חדשנות ולהאיץ את מסע ה-AI/ML שלהם. מאני מאמינה נחרצת בבינה מלאכותית ואחראית, ושואפת להבטיח שפתרונות ה-AI של לקוחותיה יתאימו לעקרונות אלו.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. רכב / רכבים חשמליים, פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• BlockOffsets. מודרניזציה של בעלות על קיזוז סביבתי. גישה כאן.
• מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bring-your-own-ai-using-amazon-sagemaker-with-salesforce-data-cloud/