Chat para preparação de dados - Amazon SageMaker

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Chat para preparação de dados

Importante

Para administradores:

  • O bate-papo para preparação de dados exige a AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess política. Para ter mais informações, consulte AWS política gerenciada: AmazonSageMakerCanvas AIServicesAccess

  • O bate-papo para preparação de dados requer acesso ao Amazon Bedrock e ao modelo Anthropic Claude dentro dele. Para obter mais informações, consulte Adicionar acesso ao modelo.

  • Você deve executar SageMaker a preparação de dados do Canvas na Região da AWS mesma região em que está executando seu modelo. O chat para preparação de dados está disponível no Leste dos EUA (Norte da Virgínia), Oeste dos EUA (Oregon) e Europa (Frankfurt). Regiões da AWS

Além de usar as transformações e análises integradas, você pode usar a linguagem natural para explorar, visualizar e transformar seus dados em uma interface conversacional. Na interface conversacional, você pode usar consultas de linguagem natural para entender e preparar seus dados para criar modelos de ML.

Veja a seguir exemplos de alguns prompts que você pode usar:

  • Resuma meus dados

  • Soltar coluna example-column-name

  • Substitua os valores ausentes pela mediana

  • Trace o histograma dos preços

  • Qual é o item mais caro vendido?

  • Quantos itens distintos foram vendidos?

  • Classificar dados por região

Ao transformar seus dados usando seus prompts, você pode ver uma prévia que mostra como os dados estão sendo transformados. Você pode optar por adicioná-lo como etapa em seu fluxo do Data Wrangler com base no que você vê na visualização prévia.

As respostas às suas solicitações geram código para suas transformações e análises. Você pode modificar o código para atualizar a saída a partir do prompt. Por exemplo, você pode modificar o código de uma análise para alterar os valores dos eixos de um gráfico.

Use o procedimento a seguir para começar a conversar com seus dados:

Para conversar com seus dados

  1. Abra o fluxo de dados do SageMaker Canvas.

  2. Escolha o balão de fala.

    O bate-papo para preparação de dados está na parte superior da tela

  3. Especifique um prompt.

  4. (Opcional) Se uma análise tiver sido gerada pela sua consulta, escolha Adicionar às análises para referenciá-la posteriormente.

    A visualização de um bloco de código editável e copiável.

  5. (Opcional) Se você transformou seus dados usando um prompt, faça o seguinte.

    1. Escolha Visualizar para ver os resultados.

    2. (Opcional) Modifique o código na transformação e escolha Atualizar.

    3. (Opcional) Se você estiver satisfeito com os resultados da transformação, escolha Adicionar às etapas para adicioná-la ao painel de etapas na navegação à direita.

    Adicionado às etapas mostra a confirmação de que a transformação foi adicionada ao fluxo.

Depois de preparar seus dados usando linguagem natural, você pode criar um modelo usando seus dados transformados. Para obter mais informações sobre a criação de um modelo, consulte Como os modelos personalizados funcionam.