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데이터 준비를 위한 채팅
중요
관리자의 경우:
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데이터 준비를 위한 채팅에는
AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess정책이 필요합니다. 자세한 내용은 AWS 관리형 정책: AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess 단원을 참조하세요. -
데이터 준비를 위한 채팅을 사용하려면 Amazon Bedrock 및 Anthropic Claude 모델에 대한 액세스 권한이 필요합니다. 자세한 내용은 모델 액세스 추가를 참조하세요.
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모델을 실행하는 리전 AWS 리전 과 동일한에서 SageMaker Canvas 데이터 준비를 실행해야 합니다. 데이터 준비를 위한 채팅은 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤) 및 유럽(프랑크푸르트)에서 사용할 수 있습니다 AWS 리전.
기본 제공 변환 및 분석을 사용하는 것 외에도 자연어를 사용하여 대화형 인터페이스에서 데이터를 탐색, 시각화 및 변환할 수 있습니다. 대화형 인터페이스 내에서 자연어 쿼리를 사용하여 데이터를 이해하고 준비하여 ML 모델을 빌드할 수 있습니다.
다음은 사용할 수 있는 몇 가지 프롬프트의 예입니다.
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내 데이터를 요약해줘
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example-column-name -
누락된 값을 중앙값으로 바꿔줘
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가격 히스토그램 그래프 작성
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가장 비싼 품목이 뭐야?
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판매된 개별 품목은 몇 개야?
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리전별로 데이터를 정렬해줘
프롬프트를 사용하여 데이터를 변환할 때 데이터가 변환되는 방식을 보여주는 미리 보기를 볼 수 있습니다. 미리 보기에 표시된 내용을 기반으로 Data Wrangler 흐름에 단계로 추가할 수 있습니다.
프롬프트에 대한 응답은 변환 및 분석을 위한 코드를 생성합니다. 코드를 수정하여 프롬프트의 출력을 업데이트할 수 있습니다. 예를 들어 분석 코드를 수정하여 그래프 축의 값을 변경할 수 있습니다.
다음 절차에 따라 데이터와 채팅을 시작합니다.
데이터와 채팅하는 방법
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SageMaker Canvas 데이터 흐름을 엽니다.
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말풍선을 선택합니다.
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프롬프트를 지정합니다.
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(선택 사항) 쿼리에서 분석이 생성된 경우 분석에 추가를 선택하여 나중에 참조할 수 있도록 합니다.
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(선택 사항) 프롬프트를 사용하여 데이터를 변환한 경우 다음을 수행합니다.
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실행을 선택하고 결과를 봅니다.
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(선택 사항) 변환에서 코드를 수정하고 업데이트를 선택합니다.
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(선택 사항) 변환 결과에 만족하는 경우 단계에 추가를 선택하여 오른쪽 탐색의 단계 패널에 추가합니다.
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자연어를 사용하여 데이터를 준비한 후 변환된 데이터를 사용하여 모델을 만들 수 있습니다. 모델 생성에 대한 자세한 내용은 사용자 지정 모델 작동 방식을 참조하세요.
