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Apprentissage automatique sans code avec Amazon SageMaker AI Canvas

Amazon SageMaker AI Canvas vous permet de créer vos propres modèles d'IA/ML sans avoir à écrire une seule ligne de code. Vous pouvez créer des modèles de machine learning pour des cas d'utilisation courants tels que la régression et les prévisions, et vous pouvez accéder à des modèles de base (FMs) et les évaluer depuis Amazon Bedrock. Vous pouvez également accéder au public FMs depuis Amazon SageMaker AI JumpStart pour la génération de contenu, l'extraction de texte et la synthèse de texte afin de prendre en charge les solutions d'IA génératives.

Comment créer des modèles de machine learning sans code avec SageMaker AI Canvas

Amazon DocumentDB s'intègre désormais à Amazon SageMaker AI Canvas pour permettre l'apprentissage automatique (ML) sans code avec les données stockées dans Amazon DocumentDB. Vous pouvez désormais créer des modèles de machine learning pour les besoins de régression et de prévision et utiliser des modèles de base pour la synthèse et la génération de contenu à l'aide de données stockées dans Amazon DocumentDB sans écrire une seule ligne de code.

SageMaker AI Canvas fournit une interface visuelle qui permet aux clients d'Amazon DocumentDB de générer des prédictions sans avoir besoin d'expertise en intelligence artificielle ou en machine learning ou d'écrire une seule ligne de code. Les clients peuvent désormais lancer l'espace de travail SageMaker AI Canvas depuis les données Amazon DocumentDB AWS Management Console, les importer et les joindre à des fins de préparation des données et de formation des modèles. Les données d'Amazon DocumentDB peuvent désormais être utilisées dans SageMaker AI Canvas pour créer et améliorer des modèles destinés à prévoir le taux de désabonnement des clients, à détecter les fraudes, à prévoir les défaillances de maintenance, à prévoir les indicateurs commerciaux et à générer du contenu. Les clients peuvent désormais publier et partager des informations basées sur le ML entre les équipes grâce à l'intégration native d' SageMaker AI Canvas avec Amazon. QuickSight Les pipelines d'ingestion de données dans SageMaker AI Canvas s'exécutent par défaut sur les instances secondaires d'Amazon DocumentDB, ce qui garantit que les performances des applications et des charges de travail d'ingestion d' SageMaker AI Canvas ne sont pas entravées.

Les clients Amazon DocumentDB peuvent commencer à utiliser SageMaker AI Canvas en accédant à la nouvelle page de la console Amazon DocumentDB No-Code ML et en se connectant à des espaces de travail AI Canvas nouveaux ou disponibles. SageMaker

Configuration du domaine SageMaker AI et du profil utilisateur

Vous pouvez vous connecter aux clusters Amazon DocumentDB à partir de domaines SageMaker AI qui s'exécutent en mode VPC uniquement. En lançant un domaine SageMaker AI dans votre VPC, vous pouvez contrôler le flux de données depuis vos environnements SageMaker AI Studio et Canvas. Cela vous permet de restreindre l'accès à Internet, de surveiller et d'inspecter le trafic à l'aide de fonctionnalités AWS réseau et de sécurité standard, et de vous connecter à d'autres AWS ressources via des points de terminaison VPC. Reportez-vous à Amazon SageMaker AI Canvas Getting started and Configure Amazon SageMaker AI Canvas dans un VPC sans accès à Internet, qui se trouve dans le manuel Amazon SageMaker AI Developer Guide pour créer votre domaine SageMaker AI afin de vous connecter à votre cluster Amazon DocumentDB.

Configuration des autorisations d'accès IAM pour Amazon DocumentDB SageMaker et AI Canvas

Un utilisateur Amazon DocumentDB AmazonDocDBConsoleFullAccess attaché au rôle et à l'identité qui lui sont associés peut accéder au. AWS Management Console Ajoutez les actions suivantes au rôle ou à l'identité susmentionnés pour donner accès à l'apprentissage automatique sans code avec Amazon SageMaker AI Canvas.

"sagemaker:CreatePresignedDomainUrl",
"sagemaker:DescribeDomain",
"sagemaker:ListDomains",
"sagemaker:ListUserProfiles"

Création d'utilisateurs et de rôles de base de données pour SageMaker AI Canvas

Vous pouvez restreindre l'accès aux actions que les utilisateurs peuvent effectuer sur les bases de données à l'aide du contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) dans Amazon DocumentDB. Le RBAC fonctionne en accordant un ou plusieurs rôles à un utilisateur. Ces rôles déterminent les opérations qu'un utilisateur peut effectuer sur les ressources de base de données.

En tant qu'utilisateur de Canvas, vous vous connectez à une base de données Amazon DocumentDB avec un nom d'utilisateur et un mot de passe. Vous pouvez créer un utilisateur/un rôle de base de données pour un utilisateur de Canvas disposant d'un accès en lecture aux bases de données spécifiques à l'aide de la fonctionnalité RBAC d'Amazon DocumentDB.

Par exemple, utilisez l'createUseropération :

db.createUser({
user: "canvas_user", 
pwd: "<insert-password>", 
roles: [{role: "read", db: "sample-database-1"}]
})

Cela crée un canvas_user qui dispose d'autorisations de lecture sur la sample-database-1 base de données. Vos analystes Canvas peuvent utiliser ces informations d'identification pour accéder aux données de votre cluster Amazon DocumentDB. Reportez-vous Accès à la base de données à l'aide du contrôle d'accès basé sur les rôles à pour en savoir plus.

Régions disponibles

L'intégration sans code est disponible dans les régions où Amazon DocumentDB et SageMaker Amazon AI Canvas sont pris en charge. Les régions incluent :

Reportez-vous à Amazon SageMaker AI Canvas dans le manuel Amazon SageMaker AI Developer Guide pour connaître les dernières régions disponibles.