Prinesite svojo lastno umetno inteligenco z uporabo Amazon SageMaker s Salesforce Data Cloud | Spletne storitve Amazon

Soavtor te objave je Daryl Martis, produktni direktor Salesforce Einstein AI.

Z veseljem objavljamo Amazon SageMaker in integracijo Salesforce Data Cloud. S to zmožnostjo lahko podjetja varno dostopajo do svojih podatkov Salesforce s pristopom brez kopiranja z uporabo SageMaker in uporabljajo orodja SageMaker za gradnjo, usposabljanje in uvajanje modelov AI. Končne točke sklepanja so povezane s podatkovnim oblakom za izvajanje napovedi v realnem času. Posledično lahko podjetja pospešijo čas do trga, hkrati pa ohranijo celovitost in varnost podatkov ter zmanjšajo operativno breme premikanja podatkov z ene lokacije na drugo.

Predstavljamo Einstein Studio v podatkovnem oblaku

Data Cloud je podatkovna platforma, ki podjetjem zagotavlja posodobitve podatkov o strankah v realnem času s katere koli stične točke. S programom Einstein Studio, prehodom do orodij umetne inteligence na podatkovni platformi, lahko skrbniki in podatkovni znanstveniki brez težav ustvarijo modele z nekaj kliki ali uporabo kode. Izkušnja Einstein Studio prinaša svoj lastni model (BYOM) zagotavlja zmožnost povezovanja prilagojenih ali generativnih modelov umetne inteligence iz zunanjih platform, kot je SageMaker, v podatkovni oblak. Modele po meri je mogoče usposobiti z uporabo podatkov iz Salesforce Data Cloud, do katerih dostopate prek Amazon SageMaker Data Wrangler priključek. Podjetja lahko ukrepajo v skladu s svojimi napovedmi z brezhibno integracijo modelov po meri v poteke dela Salesforce, kar vodi do izboljšane učinkovitosti, sprejemanja odločitev in prilagojenih izkušenj.

Prednosti integracije SageMaker in Data Cloud Einstein Studio

Evo, kako lahko uporaba SageMaker z Einstein Studio v Salesforce Data Cloud pomaga podjetjem:

• Zagotavlja možnost povezovanja prilagojenih in generativnih modelov umetne inteligence z Einstein Studio za različne primere uporabe, kot so pretvorba potencialnih strank, klasifikacija primerov in analiza občutkov.
• Odpravlja dolgočasna, draga in k napakam nagnjena opravila ETL (izvleček, transformacija in nalaganje). Pristop brez kopiranja podatkov zmanjša stroške upravljanja kopij podatkov, zmanjša stroške shranjevanja in izboljša učinkovitost.
• Omogoča dostop do visoko kuriranih, usklajenih podatkov v realnem času v storitvi Customer 360. To vodi do strokovnih modelov, ki zagotavljajo bolj inteligentne napovedi in poslovne vpoglede.
• Poenostavlja porabo rezultatov iz poslovnih procesov in ustvarja vrednost brez zamud. Uporabite lahko na primer avtomatizirane poteke dela, ki se lahko v trenutku prilagodijo na podlagi novih podatkov.
• Olajša operacionalizacijo modelov SageMaker in sklepanja v Salesforce.

Sledi primer, kako operacionalizirati model SageMaker z uporabo Salesforce Flow.

Integracija SageMaker

SageMaker je popolnoma upravljana storitev za pripravo podatkov ter gradnjo, usposabljanje in uvajanje modelov strojnega učenja (ML) za vse primere uporabe s popolnoma upravljano infrastrukturo, orodji in poteki dela.

Da bi poenostavili integracijo SageMaker in Salesforce Data Cloud, uvajamo dve novi zmožnosti v SageMaker:

• Priključek SageMaker Data Wrangler Salesforce Data Cloud – Z novo uvedenim priključkom Salesforce Data Cloud SageMaker Data Wrangler lahko skrbniki vnaprej konfigurirajo povezave s Salesforce, da omogočijo podatkovnim analitikom in podatkovnim znanstvenikom hiter dostop do podatkov Salesforce v realnem času in ustvarjanje funkcij za ML. To bo uporabnikom omogočilo varen dostop do Salesforce Data Cloud z OAuth. Podatke lahko interaktivno vizualizirate, analizirate in preoblikujete z uporabo moči Spark, ne da bi pisali kodo z uporabo funkcij za pripravo vizualnih podatkov z nizko kodo Salesforce Data Wrangler. Prav tako lahko povečate za obdelavo velikih naborov podatkov z opravili SageMaker Processing, samodejno urite načine ML z Amazonski SageMaker avtopilot, in integrirajte s cevovodom sklepanja SageMaker za uvedbo istega toka podatkov v produkcijo s končno točko sklepanja za obdelavo podatkov v realnem času ali v paketu za sklepanje.

• Predloga SageMaker Projects za Salesforce – Uvedli smo a Projekti SageMaker predlogo za Salesforce, ki jo lahko uporabite za uvajanje končnih točk za tradicionalne in velike jezikovne modele (LLM) in samodejno izpostavite končne točke SageMaker kot API. SageMaker Projects ponuja enostaven način za nastavitev in standardizacijo razvojnega okolja za podatkovne znanstvenike in inženirje ML za izdelavo in uvajanje modelov ML na SageMaker.

Ponudba partnerja

»Partnerstvo med Salesforce in AWS Sagemaker bo strankam omogočilo, da izkoristijo moč umetne inteligence (tako generativnih kot negenerativnih modelov) v svojih podatkovnih virih, delovnih tokovih in aplikacijah Salesforce, da zagotovijo prilagojene izkušnje in omogočijo novo ustvarjanje vsebine, povzemanje in vprašanja -izkušnje vrste odgovorov. Z združevanjem najboljšega iz obeh svetov ustvarjamo novo paradigmo za inovacije, ki temeljijo na podatkih, in uspeh strank, podprt z umetno inteligenco.«

-Kaushal Kurapati, višji podpredsednik Salesforce za izdelke, umetno inteligenco in iskanje

Pregled rešitev

Rešitev za integracijo BYOM ponuja strankam izvorni priključek Salesforce Data Cloud v SageMaker Data Wrangler. Konektor SageMaker Data Wrangler vam omogoča varen dostop do objektov Salesforce Data Cloud. Ko so uporabniki overjeni, lahko prek interaktivnega vizualnega vmesnika SageMaker Data Wrangler izvajajo naloge raziskovanja, priprave in inženiringa funkcij, ki so potrebne za razvoj modela in sklepanje. Podatkovni znanstveniki lahko delajo znotraj Amazon SageMaker Studio prenosnike za razvoj modelov po meri, ki so lahko tradicionalni ali LLM-ji, in jih dajte na voljo za uvajanje z registracijo modela v registru modelov SageMaker. Ko je model odobren za proizvodnjo v registru, bo SageMaker Projects avtomatiziral uvedbo API-ja za priklic, ki ga je mogoče konfigurirati kot cilj v Salesforce Einstein Studio in integrirati z aplikacijami Salesforce Customer 360. Naslednji diagram ponazarja to arhitekturo

zaključek

V tej objavi smo delili integracijo SageMaker in Salesforce Einstein Studio BYOM, kjer lahko uporabite podatke v Salesforce Data Cloud za izdelavo in usposabljanje tradicionalnih in LLM v SageMakerju. SageMaker Data Wrangler lahko uporabite za pripravo podatkov iz Salesforce Data Cloud z ničelno kopijo. Zagotovili smo tudi avtomatizirano rešitev za uvajanje končnih točk SageMaker kot API z uporabo predloge SageMaker Projects za Salesforce.

AWS in Salesforce sta navdušena nad sodelovanjem, da bi našim skupnim strankam zagotovila to izkušnjo in jim pomagala upravljati poslovne procese z uporabo moči ML in umetne inteligence.

Če želite izvedeti več o integraciji Salesforce BYOM, glejte Prinesite svoje modele AI z Einstein Studio. Za podrobno izvedbo z uporabo primerov uporabe priporočil za izdelke glejte Uporabite integracijo Amazon SageMaker in Salesforce Data Cloud za napajanje vaših aplikacij Salesforce z AI/ML.

---

O avtorjih

Daryl Martis je produktni direktor za Einstein Studio pri Salesforce Data Cloud. Ima več kot 10 let izkušenj z načrtovanjem, gradnjo, lansiranjem in upravljanjem vrhunskih rešitev za poslovne stranke, vključno z AI/ML in rešitvami v oblaku. Pred tem je delal v industriji finančnih storitev v New Yorku.

Rachna Chadha je glavni arhitekt rešitev AI/ML v Strategic Accounts pri AWS. Rachna je optimist, ki verjame, da lahko etična in odgovorna uporaba umetne inteligence izboljša družbo v prihodnosti ter prinese gospodarsko in družbeno blaginjo. V prostem času Rachna rada preživlja čas z družino, hodi na pohode in posluša glasbo.

Ife Stewart je glavni arhitekt rešitev v segmentu Strategic ISV pri AWS. V zadnjih 2 letih je sodelovala pri Salesforce Data Cloud, da bi pomagala zgraditi integrirane izkušnje strank v Salesforce in AWS. Ife ima več kot 10 let izkušenj na področju tehnologije. Je zagovornica raznolikosti in vključenosti na tehnološkem področju.

Maninder (Mani) Kaur je vodja strokovnjaka za AI/ML za strateške ISV-je pri AWS. Mani s svojim pristopom, ki je na prvem mestu stranka, pomaga strateškim strankam oblikovati njihovo strategijo AI/ML, spodbuditi inovacije in pospešiti njihovo pot AI/ML. Mani trdno verjame v etično in odgovorno umetno inteligenco in si prizadeva zagotoviti, da so rešitve umetne inteligence njenih strank v skladu s temi načeli.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Avtomobili/EV, Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• BlockOffsets. Posodobitev okoljskega offset lastništva. Dostopite tukaj.
• vir: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bring-your-own-ai-using-amazon-sagemaker-with-salesforce-data-cloud/