在2021推出, 亚马逊 SageMaker 画布 是一种可视化的点击式服务,允许业务分析师和公民数据科学家使用即用型机器学习 (ML) 模型并构建自定义 ML 模型来生成准确的预测,而无需编写任何代码。 即用型模型使您能够从文本、图像和文档数据(例如情感分析、文档处理或图像中的对象检测)中获得即时见解。 自定义模型允许您为需求预测、客户流失和制造中的缺陷检测等用例构建预测模型。
我们很高兴地宣布这一点 SageMaker Canvas 正在扩大对即用型模型的支持 包括基础模型 (FM),使您能够使用生成式 AI 来生成和总结内容。 您可以使用自然语言和对话式聊天界面来执行创建叙述、报告和博客文章等任务; 回答问题; 总结笔记和文章; 并解释概念,无需编写任何代码。 您的数据不会用于改进基本模型,不会与第三方模型提供商共享,并且完全保留在您安全的 AWS 环境中。
SageMaker Canvas 允许您访问各种 FM,包括 亚马逊基岩 模型(例如来自 Anthropic 的 Claude 2 和来自 AI2 Labs 的 Jurassic-21)和公开可用的 亚马逊SageMaker JumpStart 型号,包括 Falcon-7B-Instruct、Falcon-40B-Instruct 和 MPT-7B-Instruct)。 您可以使用单个模型或最多三个模型来并排比较模型响应。 在 SageMaker Canvas 中,Amazon Bedrock 模型始终处于活动状态,允许您立即使用它们。 SageMaker JumpStart 模型可以按需在您的 AWS 账户中启动和部署,并在两小时不活动后自动关闭。
让我们探索如何使用 SageMaker Canvas 的生成式 AI 功能。 在这篇文章中,我们以虚构的企业客户支持用例为例。
先决条件
完成以下先决条件步骤:
- 创建 AWS账户.
- 设置 SageMaker Canvas 并且可选地 配置 它使用无需互联网访问的 VPC。
- 成立 模型访问 在亚马逊基岩中。
- 请求 服务配额 如果需要,您所在区域的 g5.12xlarge 和 g5.2xlarge 会增加。 这些实例需要托管 SageMaker JumpStart 模型端点。 可以根据可用性选择其他实例。
处理客户投诉
假设您是一名客户支持分析师,为一家自行车公司处理投诉。 收到客户投诉时,您可以使用 SageMaker Canvas 分析投诉并生成针对客户的个性化响应。 为此,请完成以下步骤:
- 在SageMaker控制台上,选择 帆布 在导航窗格中。
- 选择您的域和用户配置文件,然后选择 打开画布 打开 SageMaker Canvas 应用程序。
SageMaker Canvas 也是 使用单点登录即可访问 或其他现有身份提供商 (IdP),而无需先访问 SageMaker 控制台。
- 生成、提取和总结内容 打开聊天控制台。
- 选择 Claude 2 模型后,输入您的说明以检索客户对所提供投诉的情绪,然后按 输入.
- 您可能想知道自行车的具体问题,特别是如果这是一个很长的投诉。 因此,询问自行车的问题。 请注意,您不必重新发布投诉,因为 SageMaker Canvas 会存储您的聊天上下文。
现在我们了解了客户的问题,您可以向他们发送回复,其中包括公司反馈表的链接。
- 在输入窗口中,请求对客户投诉进行答复。
- 如果您想从 FM 生成另一个响应,请选择响应部分中的刷新图标。
原始响应和所有新响应都在响应部分中分页。 请注意,新响应与原始响应不同。 您可以根据需要选择响应部分中的复制图标,将响应复制到电子邮件或文档。
- 您还可以通过请求特定更改来修改模型的响应。 例如,让我们要求模型在电子邮件回复中添加 50 美元的礼品卡优惠。
比较模型响应
您可以比较多个模型(最多三个)的模型响应。 让我们将两个 Amazon Bedrock 模型(Claude 2 和 Jurassic-2 Ultra)与 SageMaker JumpStart 模型 (Falcon-7B-Instruct) 进行比较,以评估并找到最适合您的使用案例的模型:
- 新聊天 打开聊天界面。
- 在模型下拉菜单中,选择 启动另一个模型.
- 点击 基础模型 页面,在 Amazon SageMaker JumpStart 模型,选择 Falcon-7B-指令 然后在右侧窗格中选择 启动模型.
该模型大约需要 10 分钟才能启动。
- 点击 基础模型 页面上,确认 Falcon-7B-Instruct 模型处于活动状态,然后再继续下一步。
- 新聊天 打开聊天界面。
- 对比其他款式 显示第二个模型的下拉菜单,然后选择 对比其他款式 再次显示第三个模型的下拉菜单。
- 在第一个下拉菜单中选择 Falcon-7B-Instruct 模型,在第二个下拉菜单中选择 Claude 2,在第三个下拉菜单中选择 Jurassic-2 Ultra。
- 在聊天输入框中输入您的指令,然后按 输入.
您将看到所有三个模型的响应。
清理
从 SageMaker Canvas 启动的任何 SageMaker JumpStart 模型将在 2 小时不活动后自动关闭。 如果您想尽快关闭这些型号以节省成本,请按照本节中的说明进行操作。 请注意,Amazon Bedrock 模型未部署在您的账户中,因此无需关闭它们。
- 要关闭 Falcon-40B-Instruct SageMaker JumpStart 模型,您可以选择两种方法:
- 在结果比较页面上,选择 Falcon-7B-Instruct 模型的选项菜单(三个点),然后选择 关闭模型.
- 或者,选择 新聊天,然后在模型下拉菜单中选择 启动另一个模型. 然后,在 基础模型 页面,在 Amazon SageMaker JumpStart 模型,选择 Falcon-7B-指令 然后在右侧窗格中选择 关闭模型.
- 退出 在左侧窗格中注销 SageMaker Canvas 应用程序以停止消耗 SageMaker Canvas 工作区实例小时数 并释放工作区实例使用的所有资源。
结论
在本文中,您学习了如何使用 SageMaker Canvas 通过 Amazon Bedrock 和 SageMaker JumpStart 中的即用型模型生成文本。 您使用 Claude 2 模型来分析客户投诉的情绪、提出问题并生成响应,而无需任何代码。 您还启动了一个公开可用的模型,并比较了三个模型的响应。
对于 Amazon Bedrock 模型,您需要按照输入令牌和输出令牌的数量付费 亚马逊基岩定价页面。 由于 SageMaker JumpStart 模型部署在 SageMaker 实例上,因此您需要根据实例类型按照使用持续时间付费 Amazon SageMaker 定价页面.
SageMaker Canvas 通过无代码可视化交互式工作区继续推动 AI 民主化,使业务分析师能够构建可解决各种用例的 ML 模型。 立即尝试 SageMaker Canvas 中的新生成式 AI 功能! 这些功能在所有区域均可用 亚马逊基岩 or SageMaker 快速启动 是可用的。
作者简介
阿南德·艾尔 自 2016 年以来一直担任 AWS 首席解决方案架构师。Anand 帮助全球医疗保健、金融服务和电信客户使用 AWS 和混合云技术构建和实施企业软件解决方案。 他拥有路易斯安那州立大学巴吞鲁日分校计算机科学硕士学位和洛杉矶南加州大学马歇尔商学院 MBA 学位。 他在安全、解决方案架构和 DevOps 工程领域获得了 AWS 认证。
加文·萨图尔 是 Amazon Web Services 的首席解决方案架构师。 他与企业客户合作构建战略性的、架构良好的解决方案,并对自动化充满热情。 工作之余,他喜欢家庭时光、网球、烹饪和旅行。
贡詹·贾因 是南加州的一名 AWS 解决方案架构师,主要与大型金融服务公司合作。 他帮助进行云采用、云优化以及采用最佳实践以在云上构建完善的架构。
哈普里特·达诺亚是 AWS 经验丰富的高级解决方案架构师,在设计和构建可扩展的分布式系统方面拥有深厚的背景。 他对机器学习、可观察性和分析充满热情。 他喜欢帮助大型客户在 AWS 中制定云企业战略并实现业务转型。 在空闲时间,哈普里特喜欢和他的两个儿子一起打篮球,并与家人共度时光。
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