Amazon SageMaker Canvas是一个在2021年推出的视觉化、点击式服务，允许业务分析师和公民数据科学家使用现成的机器学习（ML）模型，并构建自定义的ML模型，以生成准确的预测，而无需编写任何代码。现成的模型让您可以从文字、图像和文档数据（如情感分析、文档处理或图像中的对象检测）中获得即时洞察。自定义模型使您可以构建用于需求预测、客户流失和制造中的缺陷检测等用例的预测模型。
我们很高兴地宣布，SageMaker Canvas正在扩展其对现成模型的支持，包括基础模型（FM），使您能够使用生成性人工智能来生成和总结内容。您可以使用具有对话聊天界面的自然语言执行任务，例如创建叙述、报告和博客文章；回答问题；总结注释和文章；以及解释概念，而无需编写任何代码。您的数据不用于改进基础模型，不与第三方模型提供商共享，并完全保留在您的安全AWS环境内。
SageMaker Canvas允许您访问各种FM，包括Amazon Bedrock模型（例如Anthropic的Claude 2和AI21 Labs的Jurassic-2）和公开可用的Amazon SageMaker JumpStart模型，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并排比较模型响应。在SageMaker Canvas中，Amazon Bedrock模型始终处于活动状态，您可以立即使用它们。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。
让我们来探索如何使用SageMaker Canvas的生成性人工智能功能。在本文中，我们将以一个虚构的企业客户支持用例作为示例。
前提条件
完成以下前提步骤：
- 创建一个AWS账户。
- 设置SageMaker Canvas，并可选地配置它以使用没有互联网访问的VPC。
- 在Amazon Bedrock中设置模型访问。
- 根据需要，在您的区域中请求g5.12xlarge和g5.2xlarge的服务配额增加。这些实例用于托管SageMaker JumpStart模型端点。其他实例可以根据可用性进行选择。
处理客户投诉
假设您是一名负责处理自行车公司投诉的客户支持分析师。在收到客户投诉时，您可以使用SageMaker Canvas分析投诉并生成针对客户的个性化响应。要这样做，请完成以下步骤：
- 在SageMaker控制台中，选择导航窗格中的Canvas。
- 选择您的域和用户配置文件，并选择打开Canvas以打开SageMaker Canvas应用。
也可以使用单一登录或其他现有身份提供商（IdPs）访问SageMaker Canvas，而无需首先访问SageMaker控制台。
- 选择生成、提取和总结内容以打开聊天控制台。
- 选择Claude 2模型后，输入指令以检索提供的投诉的客户情感，并按Enter键。
- 如果投诉很长，您可能想知道自行车的具体问题。因此，请询问自行车的问题。请注意，您无需重新发布投诉，因为SageMaker Canvas会为您的聊天存储上下文。
现在我们理解了客户的问题，您可以发送回复给他们，并附上公司反馈表的链接。
- 在输入窗口中，要求客户对投诉进行回复。
- 如果您想从FM生成另一个回复，请选择回复部分的刷新图标。
原始回复和所有新回复都分页显示在回复部分中。请注意，新回复与原始回复不同。您可以选择回复部分中的复制图标将回复复制到电子邮件或文档中。
- 您还可以通过请求特定更改来修改模型的回复。例如，让我们要求模型在电子邮件回复中添加一张50美元的礼品卡优惠。
比较模型回复
您可以比较多个模型（最多三个）的模型回复。让我们比较两个亚马逊Bedrock模型（Claude 2和Jurassic-2 Ultra）与一个SageMaker JumpStart模型（Falcon-7B-Instruct），以评估并找到适合您用例的最佳模型：
- 选择新的聊天以打开聊天界面。
- 在模型下拉菜单中，选择启动另一个模型。
- 在基础模型页面中，在Amazon SageMaker JumpStart模型下，选择Falcon-7B-Instruct，并在右窗格中选择启动模型。
模型启动大约需要10分钟。
- 在基础模型页面上，确认Falcon-7B-Instruct模型处于活动状态后，再进行下一步。
- 选择新的聊天以打开聊天界面。
- 选择比较以显示第二个模型的下拉菜单，然后再次选择比较以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示，然后按下回车。
您将看到所有三个模型的回复。
清理
从SageMaker Canvas启动的任何SageMaker JumpStart模型在2小时不活动后将自动关闭。如果您想更早关闭这些模型以节省费用，请按照本节中的说明操作。请注意，Amazon Bedrock模型不会部署在您的账户中，因此无需关闭这些模型。
- 要关闭Falcon-40B-Instruct SageMaker JumpStart模型，您可以选择以下两种方法之一：
- 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，选择新的聊天，在模型下拉菜单中选择启动另一个模型。然后，在基础模型页面上，在Amazon SageMaker JumpStart模型下，选择Falcon-7B-Instruct，并在右窗格中选择关闭模型。
- 在左窗格中选择注销以注销SageMaker Canvas应用程序，停止使用SageMaker Canvas工作区实例小时并释放所有工作区实例使用的资源。
结论
在本篇文章中，你学到了如何使用SageMaker Canvas生成文本，这是来自Amazon Bedrock和SageMaker JumpStart的可用模型。你使用了Claude 2模型来分析客户投诉的情感，提出问题并生成回复，而不需要写一行代码。你还启动了一个公开可用的模型，并比较了三个模型的回复。
对于Amazon Bedrock模型，你将根据输入令牌和输出令牌的数量收费，具体费用请参考Amazon Bedrock定价页面。因为SageMaker JumpStart模型部署在SageMaker实例上，所以根据实例类型的使用时长收费，具体费用请参考Amazon SageMaker定价页面。
SageMaker Canvas继续以无代码可视化、交互式工作空间的方式来普及人工智能，使业务分析师能够构建解决各种用例的机器学习模型。立即尝试SageMaker Canvas的新的生成型AI功能！这些功能在所有可使用 Amazon Bedrock或 SageMaker JumpStart的地区都可用。