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Ao usar o Amazon SageMaker Canvas, você pode conversar com o Amazon Q Developer em linguagem natural para aproveitar a IA generativa e resolver problemas. O Q Developer é um assistente que ajuda você a traduzir suas metas em tarefas de aprendizado de máquina (ML) e descreve cada etapa do fluxo de trabalho de ML. O Q Developer ajuda os usuários do Canvas a reduzir a quantidade de tempo, esforço e experiência em ciência de dados necessários para aproveitar o ML e tomar decisões baseadas em dados para suas organizações.
Por meio de uma conversa com o Q Developer, você pode iniciar ações no Canvas, como preparar dados, criar um modelo de ML, fazer previsões e implantar um modelo. O Q Developer faz sugestões para as próximas etapas e fornece contexto à medida que você conclui cada etapa. Ele também informa sobre os resultados; por exemplo, o Canvas pode transformar seu conjunto de dados de acordo com as melhores práticas, e o Q Developer pode listar as transformações que foram usadas e por quê.
O Amazon Q Developer está disponível no SageMaker Canvas sem custo adicional para usuários do Amazon Q Developer Pro e do nível gratuito. No entanto, cobranças padrão se aplicam a recursos como a instância do espaço de trabalho do SageMaker Canvas e quaisquer recursos usados para criar ou implantar modelos. Para obter mais informações sobre preços, consulte os preços do Amazon SageMaker Canvas
O uso do Amazon Q é licenciado para você sob a Licença 0 do MIT
Como funciona
O Amazon Q Developer é um assistente generativo baseado em IA disponível no SageMaker Canvas que você pode consultar usando linguagem natural. O Q Developer faz sugestões para cada etapa do fluxo de trabalho de aprendizado de máquina, explicando conceitos e fornecendo opções e mais detalhes conforme necessário. Você pode usar o Q Developer para obter ajuda com casos de uso de regressão, classificação binária e classificação multiclasse.
Por exemplo, para prever a rotatividade de clientes, faça o upload de um conjunto de dados com informações históricas de rotatividade de clientes para o Canvas por meio do Q Developer. O Q Developer sugere um tipo de modelo de ML e etapas apropriados para corrigir problemas no conjunto de dados, criar um modelo e fazer previsões.
Importante
O Amazon Q Developer é destinado a conversas sobre problemas de aprendizado de máquina no SageMaker Canvas. Ele orienta os usuários nas ações do Canvas e, opcionalmente, responde a perguntas sobre Serviços da AWS. O Q Developer processa as entradas do modelo somente em inglês. Para obter mais informações sobre como você pode usar o Q Developer, consulte os recursos do Amazon Q Developer no Amazon Q Developer User Guide.
Regiões compatíveis
O Amazon Q Developer está disponível no SageMaker Canvas da seguinte forma Regiões da AWS:
Leste dos EUA (Norte da Virgínia)
Leste dos EUA (Ohio)
Oeste dos EUA (Oregon)
Ásia-Pacífico (Mumbai)
Ásia-Pacífico (Seul)
Ásia-Pacífico (Singapura)
Ásia-Pacífico (Sydney)
Ásia-Pacífico (Tóquio)
Europa (Frankfurt)
Europa (Irlanda)
Europa (Paris)
Recursos do Amazon Q Developer disponíveis no Canvas
A lista a seguir resume as tarefas do Canvas com as quais o Q Developer pode fornecer assistência:
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Descreva seu objetivo — Um desenvolvedor pode sugerir um tipo de modelo de ML e uma abordagem geral para resolver seu problema.
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Importe e analise conjuntos de dados — Informe ao Q Developer onde seu conjunto de dados está armazenado ou faça upload de um arquivo para salvá-lo como um conjunto de dados do Canvas. Solicite que o Q Developer identifique quaisquer problemas em seu conjunto de dados, como valores discrepantes ou valores ausentes. O Q Developer fornece estatísticas resumidas sobre seu conjunto de dados e lista todos os problemas identificados.
O Q Developer oferece suporte a consultas sobre as seguintes estatísticas para colunas individuais:
Colunas numéricas —
number of valid valuesfeature type,mean,median,minimum,maximum,standard deviation,25th percentile,75th percentilenumber of outliersColunas categóricas —
number of missing values,number of valid values,feature type,most frequent,most frequent category,most frequent category count,least frequent,least frequent categoryleast frequent category countcategories
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Corrija problemas do conjunto de dados — Solicite ao Q Developer que use os recursos de transformação de dados do Canvas para criar uma versão revisada do seu conjunto de dados. O Canvas cria um fluxo de dados do Data Wrangler e aplica as transformações de acordo com as melhores práticas da ciência de dados. Para obter mais informações, consulte preparação de dados.
Se você quiser realizar tarefas mais avançadas de análise ou preparação de dados do que as que você pode realizar com o Q Developer, recomendamos que você acesse a interface de fluxo de dados do Data Wrangler.
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Treine um modelo — O Q Developer informa o tipo de modelo de ML recomendado para seu problema e uma configuração de construção de modelo proposta. Você pode usar as configurações padrão sugeridas para fazer uma compilação rápida ou pode modificar a configuração e fazer uma compilação padrão. Quando estiver pronto, solicite que o Q Developer crie seu modelo Canvas.
Todos os tipos de modelos personalizados são compatíveis. Para obter mais informações sobre tipos de modelo e compilações rápidas versus versões padrão, consulteComo os modelos personalizados funcionam.
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Avalie a precisão do modelo — Depois de criar um modelo, o Q Developer fornece um resumo da pontuação do modelo em várias métricas. Essas métricas ajudam você a determinar a utilidade e a precisão do seu modelo. Um desenvolvedor pode explicar qualquer conceito ou métrica em detalhes.
Para ver todos os detalhes e visualizações, abra o modelo no chat ou na página Meus modelos do Canvas. Para obter mais informações, consulte Avaliação de modelo.
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Obtenha previsões para novos dados — Você pode carregar um novo conjunto de dados e solicitar que o Q Developer o ajude a abrir o recurso de previsão do Canvas.
O Q Developer abre uma nova janela no aplicativo em que você pode fazer uma única previsão ou fazer previsões em lote com um novo conjunto de dados. Para obter mais informações, consulte Previsões com modelos personalizados.
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Implante um modelo — Para implantar seu modelo para produção, peça ao Q Developer para ajudá-lo a implantar seu modelo por meio do Canvas. O Q Developer abre uma nova janela na qual você pode configurar sua implantação.
Após a implantação, visualize seus detalhes de implantação 1) na página Meus modelos do Canvas, na guia Implantar do modelo, ou 2) na página ML Ops, na guia Implantações. Para obter mais informações, consulte Implantar seus modelos em um endpoint.
Pré-requisitos
Para usar o Amazon Q Developer para criar modelos de ML no SageMaker Canvas, preencha os seguintes pré-requisitos:
Configurar um aplicativo Canvas
Certifique-se de ter um aplicativo Canvas configurado. Para obter informações sobre como configurar um aplicativo Canvas, consulteComeçando a usar o Amazon SageMaker Canvas.
Conceda permissões ao Q Developer
Para acessar o Q Developer enquanto usa o Canvas, você deve anexar as permissões necessárias à função AWS do IAM usada para seu domínio de SageMaker IA ou perfil de usuário. Você pode fazer isso por meio do console ou anexando manualmente uma política AWS gerenciada.
As permissões anexadas no nível do domínio se aplicam a todos os perfis de usuário no domínio, a menos que as permissões individuais sejam concedidas ou revogadas no nível do perfil do usuário.
Você pode conceder permissões editando as configurações do domínio do SageMaker AI ou do perfil do usuário.
Para conceder permissões por meio das configurações de domínio no console do SageMaker AI, faça o seguinte:
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Abra o console Amazon SageMaker AI em https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
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No painel de navegação à esquerda, escolha Configurações do administrador.
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Em Configurações do administrador, escolha Domínios.
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A partir da lista de Domínios, escolha o seu Domínio.
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Na página de detalhes do domínio, selecione a guia Configurações do aplicativo.
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Na seção Logs, selecione Editar.
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Na página de configurações do Edit Canvas, acesse a seção Amazon Q Developer e faça o seguinte:
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Ative a opção Habilitar Amazon Q Developer in SageMaker Canvas para ML em linguagem natural para adicionar as permissões de bate-papo com Q Developer in Canvas à função de execução do seu domínio.
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(Opcional) Ative o bate-papo do Amazon Q Developer para AWS perguntas gerais se quiser fazer perguntas ao Q Developer sobre várias Serviços da AWS (por exemplo: Descreva como o Athena funciona).
nota
Ao fazer AWS consultas gerais ao Q Developer, suas solicitações são encaminhadas pelo Leste dos EUA (Norte da Virgínia) Região da AWS. Para evitar que seus dados sejam roteados pelo Leste dos EUA (Norte da Virgínia), desative a opção Ativar Amazon Q Developer chat para AWS perguntas gerais.
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(Opcional) Configure o acesso ao Q Developer a partir da sua VPC
Se você tiver uma VPC configurada sem acesso público à Internet, poderá adicionar um VPC endpoint para Q Developer. Para obter mais informações, consulte Configurar o Amazon SageMaker Canvas em uma VPC sem acesso à Internet.
Conceitos básicos
Para usar o Amazon Q Developer para criar modelos de ML no SageMaker Canvas, faça o seguinte:
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Abra seu aplicativo SageMaker Canvas.
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No painel de navegação esquerdo, escolha Amazon Q.
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Escolha Iniciar uma nova conversa para abrir uma nova conversa.
Quando você inicia um novo bate-papo, o Q Developer solicita que você declare seu problema ou forneça um conjunto de dados.
Depois de importar seus dados, você pode pedir ao Q Developer que forneça estatísticas resumidas sobre seu conjunto de dados ou você pode fazer perguntas sobre colunas específicas. Para obter uma lista das diferentes estatísticas que o Q Developer suporta, consulte a seção Recursos do Amazon Q Developer disponíveis no Canvas anterior. A captura de tela a seguir mostra um exemplo de solicitação de estatísticas do conjunto de dados e da categoria mais frequente em uma coluna de categoria de produto.
O Q Developer rastreia todos os artefatos do Canvas que você importa ou cria durante a conversa, como conjuntos de dados e modelos transformados. Você pode acessá-los no chat ou em outras guias do aplicativo Canvas. Por exemplo, se o Q Developer corrigir problemas em seu conjunto de dados, você poderá acessar o novo conjunto de dados transformado nos seguintes locais:
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A barra lateral de artefatos na interface de bate-papo do Q Developer
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A página de conjuntos de dados do Canvas, onde você pode visualizar seus conjuntos de dados originais e transformados. O conjunto de dados transformado tem o rótulo Built by Amazon Q adicionado a ele.
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A página Data Wrangler do Canvas, onde o Q Developer cria um novo fluxo de dados para seu conjunto de dados
A captura de tela a seguir mostra o conjunto de dados original e o conjunto de dados transformado na barra lateral de um bate-papo.
Quando seus dados estiverem prontos, peça ao Q Developer para ajudar a criar um modelo Canvas. Um desenvolvedor pode solicitar que você confirme alguns campos e revise a configuração da compilação. Se você usar a configuração de compilação padrão, seu modelo será construído usando uma compilação rápida. Se você quiser personalizar qualquer parte da configuração de compilação, como selecionar os algoritmos usados ou alterar a métrica objetiva, seu modelo será construído com uma compilação padrão.
A captura de tela a seguir mostra como você pode solicitar que o Q Developer inicie uma construção de modelo do Canvas com apenas alguns avisos. Este exemplo usa a configuração padrão para iniciar uma compilação rápida.
Depois de criar seu modelo, você pode realizar ações adicionais usando a linguagem natural no chat ou no menu da barra lateral de artefatos. Por exemplo, você pode visualizar detalhes e métricas do modelo, fazer previsões ou implantar o modelo. A captura de tela a seguir mostra a barra lateral onde você pode escolher essas opções adicionais.
Você também pode realizar qualquer uma dessas ações acessando a página Meus modelos do Canvas e selecionando seu modelo. Na página do seu modelo, você pode navegar até as guias Analisar, Prever e Implantar para visualizar métricas e visualizações do modelo, fazer previsões e gerenciar implantações, respectivamente.
