Amazon SageMaker Canvas 功能

使用視覺化介面建置高準確性的 ML 模型，無需使用程式碼

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使用 Amazon Q Developer 進行聊天導向的 ML 開發 準備資料 存取和建置 ML 模型 產生 ML 預測 利用 MLOps

使用 Amazon Q Developer 進行聊天導向的 ML 開發

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Amazon Q Developer 可協助彌合業務挑戰與 ML 模型之間的差距。Q Developer 能夠專業地將業務問題轉譯為逐步的 ML 工作流程，並使用非技術語言來解釋 ML 術語。

Amazon Q Developer 會在模型開發的每個步驟中專業地為使用者提供指導，從資料準備作業到建置、訓練和部署 ML 模型。Amazon Q Developer 使用聊天介面提供關聯式協助，並協助使用者輕鬆掌握端對端機器學習工作流程，進而建置生產就緒的 ML 模型。

Amazon Q Developer 的確定性管道建置器和先進的 AutoML 技術，能夠提供模型建立過程的可重複性和準確性。透過為使用者提供進階資料科學功能，Q Developer 能夠在對模型效用保持信任的情況下，讓快速實驗變得可行。

Amazon Q Developer 會維護原始和已轉換資料集等成品，以及使用自然語言建立的資料準備管道。此外，使用 Q Developer 建置的模型可以註冊至 SageMaker 模型註冊表，並且能夠匯出模型筆記本以用於進一步的自訂和整合作業。

準備資料

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SageMaker Canvas 連線至 50 多個資料來源，或者您可以上傳本機檔案以訓練您的 ML 模型。支援表格式、影像或文字資料。您還可以使用 SQL 編寫查詢以存取資料來源，並以各種檔案格式 (例如 CSV、Parquet、ORC 和 JSON，以及資料庫資料表) 直接匯入資料。
透過 SageMaker Canvas 無程式碼介面，您可以使用內建或自訂視覺化來探索、視覺化和分析資料。只需點按一下，您就可以產生「資料品質」和「洞見」報告來驗證資料品質，例如確保資料集不包含遺失的值或重複資料列，也可以偵測異常值、類別不平衡和資料洩漏等異常狀況。
SageMaker Canvas 提供 300 多種預先建置的、基於 PySpark 的資料轉換供您選擇，因此您無需編寫任何程式碼即可轉換資料。或者，您也可以使用基礎模型支援的聊天介面來準備資料。
SageMaker Canvas 可讓您輕鬆啟動或排程資料準備工作流程，以快速處理資料並跨資料集擴展資料準備，將其匯出到 SageMaker Studio 筆記本，或與 SageMaker Pipelines 整合。

存取和建置 ML 模型

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透過 SageMaker Canvas 無程式碼介面，您可以使用公司資料自動建置自訂 ML 模型。選取和準備資料並確定要預測的內容後，SageMaker Canvas 會識別問題類型，根據問題類型測試數百個 ML 模型 (使用線性迴歸、邏輯迴歸、深度學習、時間序列預測和漸層增強等 ML 技術)，並建立一個自訂模型，根據您的資料集做出最準確的預測。或者，您可以為 SageMaker Canvas 配置您自己先前建置的模型，並部署模型以進行推論。

SageMaker Canvas 提供對即用型表格式、NLP 和 CV 模型的存取，適用於情緒分析、影像中的物件偵測、影像中的文字偵測，以及實體擷取等用例。即用型模型不需要建置模型，而且由 AWS AI 服務提供支援，包括 Amazon Rekognition、Amazon Textract，以及 Amazon Comprehend。

建立模型之後，您可以在使用公司資料將模型部署到生產之前，評估模型的表現。您可以輕鬆比較模型回應，並根據您的需求選取最佳回應。

SageMaker Canvas 提供對即用基礎模型 (FM) 的存取，用於產生內容、文字擷取和文字摘要。 您可以存取 Claude 2、Llama-2、Amazon Titan、Jurassic-2 和 Command (採用 Amazon Bedrock 技術) 等 FM，以及 Falcon、Flan-T5、Mistral、Dolly 和 MPT (採用 SageMaker JumpStart 技術) 等公開可用 FM，並使用您自己的資料來進行調整。

產生 ML 預測

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SageMaker Canvas 提供可視化的「假設」分析，因此您可以變更模型輸入，然後了解變更影響個別預測的方式。您可以為整個資料集建立自動批次預測，而且當資料集更新時，您的 ML 模型也會自動更新。ML 模型更新後，您可以從 SageMaker Canvas 無程式碼介面檢閱更新的預測。
您可以將 SageMaker Canvas 模型部署到 SageMaker 端點，以進行即時推論。

與 Amazon QuickSight 共用模型預測以建置儀表板，以將傳統商業智慧和預測資料結合在相同的互動視覺中。此外，SageMaker Canvas 模型可以直接在 QuickSight 中共用和整合，使分析師能夠在 QuickSight 儀表板中為新資料產生高度準確的預測。

利用 MLOps

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您只需點按一下，即可將在 SageMaker Canvas 中建立的 ML 模型註冊至 SageMaker Model Registry，以將模型整合到現有的模型部署 CI/CD 進程中。

您可以與使用 SageMaker Studio 的資料科學家共用您的 SageMaker Canvas 模型。然後，資料科學家可以檢閱、更新並與您共用更新的模型，或部署您的模型以進行推論。