Amazon SageMaker Canvas
Générez des prédictions de ML précises – aucun code requisQu'est-ce que SageMaker Canvas ?
Amazon SageMaker Canvas est une interface visuelle sans code qui vous permet de préparer des données, de créer et de déployer des modèles de ML extrêmement précis, rationalisant ainsi le cycle de vie du ML de bout en bout dans un environnement unifié. Vous pouvez préparer et transformer des données à l’échelle du pétaoctet grâce à des interactions pointer-cliquer et au langage naturel, optimisés par SageMaker Data Wrangler. Vous pouvez exploiter la puissance d’AutoML et créer automatiquement des modèles de ML personnalisés pour la régression, la classification, la prévision de séries chronologiques, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur, grâce à l’appui de SageMaker Autopilot. Vous pouvez également accéder aux modèles de fondation d’Amazon Bedrock et de SageMaker JumpStart, les évaluer, les optimiser et les déployer en quelques clics. Canvas favorise la collaboration entre les équipes, assure la transparence du code généré et garantit la gouvernance grâce à la gestion des versions des modèles et à des contrôles d’accès. Avec Canvas, vous pouvez accélérer l’innovation et renforcer la productivité en créant rapidement des modèles de ML personnalisés ou en optimisant les modèles de fondation pour répondre aux besoins de votre entreprise, quelle que soit votre expertise en matière de codage.
Les avantages de SageMaker Canvas
Créez tout au long du cycle de vie du ML
Tirez parti des fonctionnalités de machine learning de bout en bout, notamment la préparation des données avec Data Wrangler et l’entraînement de modèle AutoML avec Autopilot, le tout via une interface visuelle sans code.
Préparez vos données grâce au langage naturel et au pointer-cliquer à l’échelle du pétaoctet
- Consultez et importez des données provenant de plus de 50 sources, notamment Amazon S3, Athena, Redshift, Snowflake et Databricks.
- Améliorez la qualité des données et les performances des modèles grâce à plus de 300 analyses et transformations prédéfinies.
- Utilisez le langage naturel pour analyser et transformer vos données.
- Créez et affinez visuellement vos pipelines de données grâce à une interface intuitive, low code/sans code.
- Mettez-vous à l’échelle du pétaoctet de données en quelques clics.
Entraînez et évaluez des modèles pour différents types de problèmes
- Exploitez la puissance d’AutoML pour explorer et optimiser automatiquement les modèles en fonction de votre cas d’utilisation spécifique.
- Entraînez des modèles pour la régression, la classification, la prévision de séries chronologiques, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, et optimisez les modèles de fondation en quelques clics.
- Personnalisez l’entraînement de vos modèles grâce à des options flexibles pour les métriques objectives, la répartition des données et les contrôles du modèle tels que la sélection d’algorithmes et les hyperparamètres.
- Obtenez des informations sur les performances des modèles grâce à des visualisations interactives et à des explications de modèles.
- Sélectionnez le modèle le plus performant dans un classement des modèles et exportez le code généré pour une personnalisation plus poussée.
Générez des prévisions précises à grande échelle, par lots ou en temps réel
- Effectuez des prévisions interactives et des analyses hypothétiques directement dans l’application.
- Déployez des modèles en un seul clic sur un point de terminaison SageMaker pour des inférences en temps réel, ou exécutez des prédictions par lots ad hoc ou avec des planifications automatisées.
- Assurez la gouvernance et le contrôle des versions en enregistrant les modèles dans le Registre des modèles SageMaker.
- Partagez facilement des modèles avec Amazon SageMaker Studio pour une personnalisation et une collaboration avancées.
- Visualisez et partagez les prévisions avec les parties prenantes à l’aide d’Amazon QuickSight pour améliorer la prise de décisions.
Construction à l’aide de systèmes d’IA à usage général
- Comparez et sélectionnez facilement le modèle de fondation le mieux adapté à votre tâche.
- Optimisez en quelques clics les modèles de fondation à l’aide de votre jeu de données d’entraînement étiqueté pour les cas d’utilisation métier.
Exploitation de votre IA générative
- Interrogez vos propres documents et bases de connaissances stockés dans Amazon Kendra pour générer des résultats personnalisés.
- Obtenez des informations sur les performances des modèles grâce à des visualisations interactives, des explications de modèles et des classements.
- Produisez et déployez les modèles de fondation les plus adaptés aux points de terminaison SageMaker en temps réel.
Collaborez et assurez la gouvernance
Démocratisez le ML tout en favorisant la collaboration entre les équipes. Activez le partage de modèles et l’intégration avec d’autres services AWS pour la gouvernance et le MLOps.
Favorisez la collaboration entre les équipes et le partage des connaissances
- Collaborez avec des scientifiques et experts des données en partageant facilement des modèles avec SageMaker Studio.
- Utilisez des modèles créés par des scientifiques des données dans l’espace de travail Canvas pour générer des prévisions.
- Renforcez la confiance grâce à la transparence du code et à des blocs-notes générés automatiquement.
- Partagez des modèles, des prévisions et des informations avec les parties prenantes via les tableaux de bord Amazon QuickSight.
- Maintenez le contrôle des versions et le suivi de la traçabilité des modèles, garantissant ainsi la reproductibilité et la traçabilité entre les équipes.
Garantissez les bonnes pratiques en matière de gouvernance et de MLOps
- Implémentez des autorisations et des contrôles d’accès précis au niveau de l’utilisateur pour une gestion sécurisée des modèles.
- Permettez une authentification fluide grâce à des fonctionnalités d’authentification unique (SSO).
- Adhérez à la gouvernance et à la gestion des versions des modèles en enregistrant les modèles dans le Registre des modèles SageMaker.
- Rationalisez les pipelines MLOps en exportant des blocs-notes de modèles pour une personnalisation et une intégration accrues.
- Optimisez les coûts et l’utilisation des ressources grâce à des fonctionnalités d’arrêt automatique.