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新 – 现在在Amazon SageMaker Canvas中提供无代码生成AI能力

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:

  1. 创建一个AWS账户
  2. 设置SageMaker Canvas,并可选地配置它以使用没有互联网访问的VPC。
  3. 在Amazon Bedrock中设置模型访问
  4. 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:

  1. 在SageMaker控制台中,选择导航窗格中的Canvas
  2. 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。

  1. 选择生成、提取和总结内容以打开聊天控制台。
  2. 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。新 - 现在在Amazon SageMaker Canvas中提供无代码生成AI能力 四海 第1张
  3. 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。新 - 现在在Amazon SageMaker Canvas中提供无代码生成AI能力 四海 第2张

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。

  1. 在输入窗口中,要求客户对投诉进行回复。 新 - 现在在Amazon SageMaker Canvas中提供无代码生成AI能力 四海 第3张
  2. 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。

新 - 现在在Amazon SageMaker Canvas中提供无代码生成AI能力 四海 第4张

  1. 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。 新 - 现在在Amazon SageMaker Canvas中提供无代码生成AI能力 四海 第5张

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:

  1. 选择新的聊天以打开聊天界面。
  2. 在模型下拉菜单中,选择启动另一个模型
  3. 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。

  1. 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。
  2. 选择新的聊天以打开聊天界面。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。

新 - 现在在Amazon SageMaker Canvas中提供无代码生成AI能力 四海 第6张

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。

  1. 要关闭Falcon-40B-Instruct SageMaker JumpStart模型,您可以选择以下两种方法之一:
    1. 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
    2. 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
  2. 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 BedrockSageMaker JumpStart的地区都可用。

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