2021에 출시, Amazon SageMaker 캔버스 비즈니스 분석가와 시민 데이터 과학자가 즉시 사용 가능한 기계 학습(ML) 모델을 사용하고 사용자 정의 ML 모델을 구축하여 코드를 작성할 필요 없이 정확한 예측을 생성할 수 있는 시각적 포인트 앤 클릭 서비스입니다. 즉시 사용 가능한 모델을 사용하면 텍스트, 이미지 및 문서 데이터(예: 감정 분석, 문서 처리 또는 이미지의 개체 감지)에서 즉각적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 사용자 정의 모델을 사용하면 수요 예측, 고객 이탈, 제조 결함 감지 등의 사용 사례에 대한 예측 모델을 구축할 수 있습니다.
우리는 SageMaker Canvas는 즉시 사용 가능한 모델 지원을 확대하고 있습니다. 기초 모델(FM)을 포함하면 생성 AI를 사용하여 콘텐츠를 생성하고 요약할 수 있습니다. 대화형 채팅 인터페이스에서 자연어를 사용하여 설명, 보고서, 블로그 게시물 작성과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 질문에 답하기; 메모와 기사를 요약합니다. 한 줄의 코드도 작성하지 않고 개념을 설명합니다. 귀하의 데이터는 기본 모델을 개선하는 데 사용되지 않으며, 타사 모델 공급자와 공유되지 않으며, 전적으로 귀하의 안전한 AWS 환경 내에 유지됩니다.
SageMaker Canvas를 사용하면 다음을 포함하는 다양한 FM에 액세스할 수 있습니다. 아마존 기반암 모델(예: Anthropic의 Claude 2 및 AI2 Labs의 Jurassic-21) 및 공개적으로 사용 가능 Amazon SageMaker 점프스타트 Falcon-7B-Instruct, Falcon-40B-Instruct 및 MPT-7B-Instruct를 포함한 모델). 단일 모델 또는 최대 XNUMX개의 모델을 사용하여 모델 응답을 나란히 비교할 수 있습니다. SageMaker Canvas에서는 Amazon Bedrock 모델이 항상 활성화되어 있어 즉시 사용할 수 있습니다. SageMaker JumpStart 모델은 필요에 따라 AWS 계정에서 시작 및 배포할 수 있으며 XNUMX시간 동안 활동이 없으면 자동으로 종료됩니다.
SageMaker Canvas의 생성 AI 기능을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다. 이 게시물에서는 가상의 기업 고객 지원 사용 사례를 예로 들어 보겠습니다.
사전 조건
다음 전제조건 단계를 완료하십시오.
- 를 생성 AWS 계정.
- SageMaker 캔버스 설정 및 선택적으로 구성 인터넷 접속 없이 VPC를 사용하는 것입니다.
- 설정 모델 액세스 아마존 베드락에서.
- 의뢰 서비스 할당량 필요한 경우 해당 지역에서 g5.12xlarge 및 g5.2xlarge에 대해 증가합니다. 이러한 인스턴스는 SageMaker JumpStart 모델 엔드포인트를 호스팅하는 데 필요합니다. 가용성에 따라 다른 인스턴스가 선택될 수 있습니다.
고객 불만 처리
당신이 자전거 회사의 불만 사항을 처리하는 고객 지원 분석가라고 가정해 보겠습니다. 고객 불만 사항이 접수되면 SageMaker Canvas를 사용하여 불만 사항을 분석하고 고객에 대한 맞춤형 응답을 생성할 수 있습니다. 이렇게 하려면 다음 단계를 완료하세요.
- SageMaker 콘솔에서 캔버스 탐색 창에서
- 도메인과 사용자 프로필을 선택하고 오픈 캔버스 SageMaker Canvas 애플리케이션을 엽니다.
SageMaker 캔버스는 또한 Single Sign-On을 사용하여 액세스 가능 또는 SageMaker 콘솔에 먼저 액세스할 필요 없이 다른 기존 ID 공급자(IdP)를 사용할 수 있습니다.
- 왼쪽 메뉴에서 콘텐츠 생성, 추출 및 요약 채팅 콘솔을 엽니다.
- Claude 2 모델을 선택한 상태에서 제공된 불만사항에 대한 고객 감정을 검색하기 위한 지침을 입력하고 버튼을 누르세요. 엔터 버튼.
- 특히 오랜 불만 사항인 경우 자전거의 구체적인 문제를 알고 싶을 수도 있습니다. 그러니 자전거에 문제가 있는지 물어보세요. SageMaker Canvas는 채팅 컨텍스트를 저장하므로 불만 사항을 다시 게시할 필요가 없습니다.
이제 고객의 문제를 이해했으므로 회사의 피드백 양식 링크를 포함하여 응답을 보낼 수 있습니다.
- 입력창에서 고객 불만 사항에 대한 답변을 요청합니다.
- FM에서 또 다른 응답을 생성하려면 응답 섹션에서 새로 고침 아이콘을 선택하십시오.
원래 응답과 모든 새 응답은 응답 섹션 내에서 페이지가 매겨집니다. 새 응답은 원래 응답과 다릅니다. 필요에 따라 응답 섹션에서 복사 아이콘을 선택하여 이메일이나 문서에 응답을 복사할 수 있습니다.
- 특정 변경을 요청하여 모델의 응답을 수정할 수도 있습니다. 예를 들어 모델에게 이메일 응답에 50달러 기프트 카드 제안을 추가하도록 요청해 보겠습니다.
모델 응답 비교
여러 모델(최대 2개)의 모델 응답을 비교할 수 있습니다. 두 가지 Amazon Bedrock 모델(Claude 2 및 Jurassic-7 Ultra)을 SageMaker JumpStart 모델(Falcon-XNUMXB-Instruct)과 비교하여 사용 사례에 가장 적합한 모델을 평가하고 찾아보겠습니다.
- 왼쪽 메뉴에서 새로운 채팅 채팅 인터페이스를 엽니다.
- 모델 드롭다운 메뉴에서 다음을 선택합니다. 다른 모델 시작.
- 에 기초 모델 페이지, 아래 Amazon SageMaker JumpStart 모델선택한다. Falcon-7B-지시 오른쪽 창에서 모델 시작.
모델을 시작하는 데 약 10분이 소요됩니다.
- 에 기초 모델 페이지에서 다음 단계로 진행하기 전에 Falcon-7B-Instruct 모델이 활성화되어 있는지 확인하세요.
- 왼쪽 메뉴에서 새로운 채팅 채팅 인터페이스를 엽니다.
- 왼쪽 메뉴에서 비교 두 번째 모델에 대한 드롭다운 메뉴를 표시하려면 비교 다시 세 번째 모델에 대한 드롭다운 메뉴를 표시합니다.
- 첫 번째 드롭다운 메뉴에서 Falcon-7B-Instruct 모델을 선택하고, 두 번째 드롭다운 메뉴에서 Claude 2를, 세 번째 드롭다운 메뉴에서 Jurassic-2 Ultra를 선택합니다.
- 채팅 입력창에 지시 사항을 입력하고 누르세요. 엔터 버튼.
세 가지 모델 모두의 응답을 볼 수 있습니다.
정리
SageMaker Canvas에서 시작된 모든 SageMaker JumpStart 모델은 2시간 동안 활동이 없으면 자동으로 종료됩니다. 비용을 절약하기 위해 이러한 모델을 더 빨리 종료하려면 이 섹션의 지침을 따르십시오. Amazon Bedrock 모델은 계정에 배포되지 않으므로 종료할 필요가 없습니다.
- Falcon-40B-Instruct SageMaker JumpStart 모델을 종료하려면 다음 두 가지 방법 중에서 선택할 수 있습니다.
- 결과 비교 페이지에서 Falcon-7B-Instruct 모델의 옵션 메뉴(점 XNUMX개)를 선택한 다음 모델 종료.
- 또는 다음을 선택하십시오. 새로운 채팅을 클릭하고 모델 드롭다운 메뉴에서 다른 모델 시작. 그런 다음 기초 모델 페이지, 아래 Amazon SageMaker JumpStart 모델선택한다. Falcon-7B-지시 오른쪽 창에서 모델 종료.
- 왼쪽 메뉴에서 로그아웃 왼쪽 창에서 SageMaker Canvas 애플리케이션에서 로그아웃하여 소비를 중지합니다. SageMaker Canvas 작업 공간 인스턴스 시간 작업공간 인스턴스에서 사용하는 모든 리소스를 해제합니다.
결론
이 게시물에서는 SageMaker Canvas를 사용하여 Amazon Bedrock 및 SageMaker JumpStart의 즉시 사용 가능한 모델로 텍스트를 생성하는 방법을 배웠습니다. Claude 2 모델을 사용하여 고객 불만 사항의 감정을 분석하고, 질문하고, 코드 한 줄 없이 응답을 생성했습니다. 또한 공개적으로 사용 가능한 모델을 시작하고 세 가지 모델의 응답을 비교했습니다.
Amazon Bedrock 모델의 경우 다음과 같이 입력 토큰 및 출력 토큰의 양을 기준으로 요금이 청구됩니다. Amazon Bedrock 가격 페이지. SageMaker JumpStart 모델은 SageMaker 인스턴스에 배포되므로 다음과 같이 인스턴스 유형에 따라 사용 기간에 대한 요금이 부과됩니다. Amazon SageMaker 요금 페이지.
SageMaker Canvas는 비즈니스 분석가가 다양한 사용 사례를 다루는 ML 모델을 구축할 수 있는 코드 없는 시각적 대화형 작업 공간을 통해 AI를 지속적으로 대중화하고 있습니다. 지금 SageMaker Canvas의 새로운 생성 AI 기능을 사용해 보십시오! 이러한 기능은 다음이 있는 모든 리전에서 사용할 수 있습니다. 아마존 기반암 or 세이지메이커 점프스타트 사용할 수 있습니다.
저자에 관하여
아난드 아이어 2016년부터 AWS의 수석 솔루션 아키텍트였습니다. Anand는 글로벌 의료, 금융 서비스 및 통신 고객이 AWS 및 하이브리드 클라우드 기술을 사용하여 엔터프라이즈 소프트웨어 솔루션을 설계하고 구현하도록 도왔습니다. 그는 루이지애나 주립 대학교 배턴루지에서 컴퓨터 공학 석사 학위를 취득했고 로스앤젤레스의 USC 마샬 경영대학원에서 MBA를 취득했습니다. 그는 보안, 솔루션 아키텍처 및 DevOps 엔지니어링 분야에서 AWS 인증을 받았습니다.
개빈 새터 Amazon Web Services의 수석 솔루션 아키텍트입니다. 그는 기업 고객과 협력하여 전략적이고 잘 구성된 솔루션을 구축하고 자동화에 열정을 갖고 있습니다. 업무 외에는 가족과 함께하는 시간, 테니스, 요리, 여행을 즐깁니다.
군잔 자이나교 SoCal의 AWS 솔루션 아키텍트이며 주로 대규모 금융 서비스 회사와 협력합니다. 그는 클라우드 채택, 클라우드 최적화, 클라우드에서 Well-Architected를 위한 모범 사례 채택을 지원합니다.
하프리트 다노아AWS의 노련한 수석 솔루션 아키텍트인 는 확장 가능한 분산 시스템을 설계하고 구축하는 데 있어 탄탄한 배경을 갖고 있습니다. 그는 기계 학습, 관찰 가능성 및 분석에 열정을 갖고 있습니다. 그는 대규모 고객이 클라우드 엔터프라이즈 전략을 구축하고 AWS에서 비즈니스를 혁신하도록 돕는 것을 좋아합니다. 여가 시간에는 Harpreet은 두 아들과 함께 농구를 즐기고 가족과 함께 시간을 보냅니다.
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- 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/new-no-code-generative-ai-capabilities-now-available-in-amazon-sagemaker-canvas/
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