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Mientras usa Amazon SageMaker Canvas, puede chatear con Amazon Q Developer en lenguaje natural para aprovechar la IA generativa y resolver problemas. Q Developer es un asistente que le ayuda a convertir sus objetivos en tareas de aprendizaje automático (ML) y describe cada paso del flujo de trabajo del aprendizaje automático. Q Developer ayuda a los usuarios de Canvas a reducir la cantidad de tiempo, esfuerzo y experiencia en ciencia de datos necesarios para aprovechar el aprendizaje automático y tomar decisiones basadas en los datos para sus organizaciones.
A través de una conversación con Q Developer, puede iniciar acciones en Canvas, como preparar datos, crear un modelo de aprendizaje automático, hacer predicciones e implementar un modelo. Q Developer hace sugerencias para los próximos pasos y le proporciona un contexto a medida que completa cada paso. También le informa de los resultados; por ejemplo, Canvas puede transformar su conjunto de datos de acuerdo con las mejores prácticas, y Q Developer puede enumerar las transformaciones que se utilizaron y por qué.
Amazon Q Developer está disponible en SageMaker Canvas sin coste adicional para los usuarios de Amazon Q Developer Pro y Free Tier. Sin embargo, se aplican cargos estándar a recursos como la instancia de espacio de trabajo de SageMaker Canvas y a cualquier recurso utilizado para crear o implementar modelos. Para obtener más información sobre los precios, consulta los precios de Amazon SageMaker Canvas
El uso de Amazon Q se otorga bajo la licencia 0 del MIT
Funcionamiento
Amazon Q Developer es un asistente generativo con IA disponible en SageMaker Canvas que puede consultar mediante lenguaje natural. Q Developer hace sugerencias para cada paso del flujo de trabajo del aprendizaje automático, explica los conceptos y le proporciona opciones y más detalles según sea necesario. Puede utilizar Q Developer para obtener ayuda con los casos de uso de regresión, clasificación binaria y clasificación multiclase.
Por ejemplo, para predecir la pérdida de clientes, cargue un conjunto de datos con información histórica sobre la pérdida de clientes a Canvas a través de Q Developer. Un desarrollador sugiere un tipo de modelo de aprendizaje automático adecuado y los pasos necesarios para solucionar los problemas del conjunto de datos, crear un modelo y hacer predicciones.
importante
Amazon Q Developer está diseñado para conversaciones sobre problemas de aprendizaje automático en SageMaker Canvas. Guía a los usuarios a través de las acciones de Canvas y, opcionalmente, responde a preguntas sobre Servicios de AWS. Q Developer procesa las entradas del modelo solo en inglés. Para obtener más información sobre cómo puede utilizar Amazon Q Developer, consulte las características de Amazon Q Developer en la Guía del usuario para desarrolladores de Amazon Q.
Regiones de admitidas
Amazon Q Developer está disponible en SageMaker Canvas en las siguientes ubicaciones Regiones de AWS:
Este de EE. UU. (Norte de Virginia)
Este de EE. UU. (Ohio)
Oeste de EE. UU. (Oregón)
Asia-Pacífico (Bombay)
Asia-Pacífico (Seúl)
Asia-Pacífico (Singapur)
Asia-Pacífico (Sídney)
Asia-Pacífico (Tokio)
Europa (Fráncfort)
Europa (Irlanda)
Europa (París)
Capacidades para desarrolladores de Amazon Q disponibles en Canvas
La siguiente lista resume las tareas de Canvas con las que Q Developer puede brindar asistencia:
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Describa su objetivo: un desarrollador de Q puede sugerirle un tipo de modelo de aprendizaje automático y un enfoque general para resolver su problema.
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Importe y analice conjuntos de datos: dígale a Q Developer dónde está almacenado su conjunto de datos o cargue un archivo para guardarlo como un conjunto de datos de Canvas. Pide a Q Developer que identifique cualquier problema en tu conjunto de datos, como valores atípicos o valores faltantes. Q Developer proporciona estadísticas resumidas sobre su conjunto de datos y enumera los problemas identificados.
Q Developer admite consultas sobre las siguientes estadísticas para columnas individuales:
Columnas numéricas:
number of valid valuesfeature typemean,,median,minimum,maximum,standard deviation,25th percentile,75th percentile,number of outliersColumnas categóricas:
number of missing valuesnumber of valid values,,feature type,most frequent,most frequent category,most frequent category count,,least frequent,least frequent category,least frequent category countcategories
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Solucione los problemas del conjunto de datos: pida a un desarrollador que utilice las capacidades de transformación de datos de Canvas para crear una versión revisada de su conjunto de datos. Canvas crea un flujo de datos de Data Wrangler y aplica las transformaciones de acuerdo con las mejores prácticas de la ciencia de datos. Para obtener más información, consulte Preparación de datos.
Si desea realizar tareas de análisis o preparación de datos más avanzadas que las que puede realizar con Q Developer, le recomendamos que utilice la interfaz de flujo de datos de Data Wrangler.
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Prepare un modelo: un desarrollador de Q le indicará el tipo de modelo de aprendizaje automático recomendado para su problema y una configuración de creación de modelos propuesta. Puede usar la configuración predeterminada sugerida para realizar una compilación rápida, o puede modificar la configuración y realizar una compilación estándar. Cuando esté listo, pida a Q Developer que cree su modelo de Canvas.
Se admiten todos los tipos de modelos personalizados. Para obtener más información sobre los tipos de modelos y las compilaciones rápidas frente a las estándar, consulteCómo funcionan los modelos personalizados.
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Evalúe la precisión del modelo: después de crear un modelo, Q Developer proporciona un resumen de la puntuación del modelo en varias métricas. Estas métricas le ayudan a determinar la utilidad y precisión del modelo. Un desarrollador puede explicar cualquier concepto o métrica en detalle.
Para ver todos los detalles y las visualizaciones, abra el modelo desde el chat o desde la página Mis modelos de Canvas. Para obtener más información, consulte Evaluación de modelos.
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Obtenga predicciones para nuevos datos: puede cargar un nuevo conjunto de datos y solicitar a Q Developer que lo ayude a abrir la función de predicción de Canvas.
Q Developer abre una nueva ventana en la aplicación en la que puede hacer una sola predicción o hacer predicciones por lotes con un nuevo conjunto de datos. Para obtener más información, consulte Predicciones con modelos personalizados.
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Implemente un modelo: para implementar su modelo para producción, pida a Q Developer que lo ayude a implementar su modelo a través de Canvas. Q Developer abre una nueva ventana en la que puede configurar su implementación.
Después de la implementación, consulte los detalles de la implementación 1) en la página Mis modelos de Canvas, en la pestaña Implementación del modelo, o 2) en la página ML Ops, en la pestaña Implementaciones. Para obtener más información, consulte Implementación de sus modelos en un punto de conexión.
Requisitos previos
Para usar Amazon Q Developer para crear modelos de aprendizaje automático en SageMaker Canvas, complete los siguientes requisitos previos:
Configure una aplicación de Canvas
Asegúrese de tener configurada una aplicación Canvas. Para obtener información sobre cómo configurar una aplicación de Canvas, consulteCómo empezar a usar Amazon SageMaker Canvas.
Otorgue permisos de desarrollador a Q
Para acceder a Q Developer mientras usa Canvas, debe adjuntar los permisos necesarios al rol de AWS IAM utilizado para su dominio de SageMaker IA o perfil de usuario. Puede hacerlo a través de la consola o adjuntando manualmente una política AWS administrada.
Los permisos adjuntos a nivel de dominio se aplican a todos los perfiles de usuario del dominio, a menos que se concedan o revoquen permisos individuales a nivel de perfil de usuario.
Puede conceder permisos editando la configuración del dominio de SageMaker IA o del perfil de usuario.
Para conceder permisos a través de la configuración del dominio en la consola de SageMaker IA, haga lo siguiente:
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Abre la consola Amazon SageMaker AI en https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
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En el panel de navegación izquierdo, seleccione Configuraciones de administración.
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En Configuraciones de administración, elija Dominios.
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En la lista de dominios, seleccione un dominio.
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En la página de detalles del dominio, selecciona la pestaña de configuraciones de la aplicación.
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En la sección Canvas, seleccione Editar.
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En la página Editar configuración de Canvas, ve a la sección Amazon Q Developer y haz lo siguiente:
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Active Activar Amazon Q Developer in SageMaker Canvas para el aprendizaje automático en lenguaje natural para añadir los permisos para chatear con Q Developer en Canvas a la función de ejecución de su dominio.
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(Opcional) Activa el chat Enable Amazon Q Developer si quieres hacer AWS preguntas generales a Q Developer sobre varios temas Servicios de AWS (por ejemplo, describir cómo funciona Athena).
nota
Al realizar AWS consultas generales a Q Developer, las solicitudes se dirigen al este de EE. UU. (Virginia del Norte). Región de AWS Para evitar que sus datos pasen por EE. UU. Este (Virginia del Norte), desactive la opción Activar el chat para desarrolladores de Amazon Q para AWS preguntas generales.
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(Opcional) Configure el acceso a Q Developer desde su VPC
Si tiene una VPC configurada sin acceso público a Internet, puede añadir un punto de enlace de VPC para Q Developer. Para obtener más información, consulte Configurar Amazon SageMaker Canvas en una VPC sin acceso a Internet.
Introducción
Para usar Amazon Q Developer para crear modelos de aprendizaje automático en SageMaker Canvas, haga lo siguiente:
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Abra la aplicación SageMaker Canvas.
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En el panel de navegación izquierdo, selecciona Amazon Q.
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Selecciona Iniciar una nueva conversación para abrir un chat nuevo.
Cuando inicias un nuevo chat, Q Developer te pide que expongas tu problema o que proporciones un conjunto de datos.
Después de importar los datos, puede pedir a Q Developer que le proporcione un resumen de las estadísticas sobre su conjunto de datos, o bien puede hacer preguntas sobre columnas específicas. Para obtener una lista de las diferentes estadísticas que admite Q Developer, consulte la sección anteriorCapacidades para desarrolladores de Amazon Q disponibles en Canvas. En la siguiente captura de pantalla se muestra un ejemplo de cómo se solicitan las estadísticas del conjunto de datos y la categoría más frecuente en una columna de categorías de productos.
Q Developer rastrea cualquier artefacto de Canvas que importe o cree durante la conversación, como conjuntos de datos y modelos transformados. Puede acceder a ellos desde el chat o desde otras pestañas de la aplicación Canvas. Por ejemplo, si Q Developer soluciona problemas en su conjunto de datos, puede acceder al conjunto de datos nuevo y transformado desde los siguientes lugares:
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La barra lateral de artefactos de la interfaz de chat de Q Developer
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La página de conjuntos de datos de Canvas, donde puede ver sus conjuntos de datos originales y transformados. Al conjunto de datos transformado se le ha añadido la etiqueta Built by Amazon Q.
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La página Data Wrangler de Canvas, donde Q Developer crea un nuevo flujo de datos para su conjunto de datos
La siguiente captura de pantalla muestra el conjunto de datos original y el conjunto de datos transformado en la barra lateral de un chat.
Cuando sus datos estén listos, pida a Q Developer que le ayude a crear un modelo de Canvas. Es posible que un desarrollador le pida que confirme algunos campos y revise la configuración de compilación. Si utiliza la configuración de compilación predeterminada, el modelo se crea mediante una configuración rápida. Si deseas personalizar cualquier parte de la configuración de compilación, como seleccionar los algoritmos utilizados o cambiar la métrica objetivo, entonces tu modelo se crea con una compilación estándar.
La siguiente captura de pantalla muestra cómo puede solicitar a Q Developer que inicie la creación de un modelo de Canvas con solo unas pocas indicaciones. En este ejemplo, se utiliza la configuración predeterminada para iniciar una compilación rápida.
Después de crear el modelo, puede realizar acciones adicionales utilizando un lenguaje natural en el chat o en el menú de la barra lateral de artefactos. Por ejemplo, puede ver los detalles y las métricas del modelo, hacer predicciones o implementar el modelo. La siguiente captura de pantalla muestra la barra lateral en la que puede elegir estas opciones adicionales.
También puede realizar cualquiera de estas acciones yendo a la página Mis modelos de Canvas y seleccionando su modelo. Desde la página de su modelo, puede navegar a las pestañas Analizar, Predecir e Implementar para ver las métricas y visualizaciones del modelo, hacer predicciones y administrar las implementaciones, respectivamente.
