使用 Amazon SageMaker 畫布進行無程式碼機器 - Amazon DocumentDB

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使用 Amazon SageMaker 畫布進行無程式碼機器

Amazon SageMaker Canvas 可讓您建立自己的 AI/ML 模型,而不需要撰寫一行程式碼。您可以針對常見使用案例 (例如回歸和預測) 建立機器學習模型,並從 Amazon Bedck 存取和評估基礎模型 (FMs)。您也可以FMs從 Amazon SageMaker JumpStart 存取公開內容產生、文字擷取和文字摘要,以支援生成式 AI 解決方案。

如何使用 Canvas 構建無代碼 ML 模型 SageMaker

Amazon DocumentDB 現在與 Amazon SageMaker 畫布整合,以啟用存儲在 Amazon DocumentDB 中的數據的無代碼機器學習(ML)。您現在可以針對回歸和預測需求建置 ML 模型,並使用儲存在 Amazon DocumentDB 中的資料,使用基礎模型進行內容摘要和產生,而無需撰寫任何一行程式碼。

SageMaker Canvas 提供視覺化介面,可讓 Amazon DocumentDB 客戶產生預測,而不需要任何 AI/ML 專業知識或撰寫單行程式碼。客戶現在可以從 Amazon DocumentDB 資料啟動 SageMaker 畫布工作區 AWS Management Console、匯入和加入資料準備和模型訓練。Amazon DocumentDB 中的資料現在可以在 SageMaker Canvas 中使用來建立和擴充模型,以預測客戶流失、偵測詐騙、預測維護失敗、預測商業指標以及產生內容。客戶現在可以使用 SageMaker Canvas 與 Amazon 的原生整合,跨團隊發佈和共用以 ML 為導向的洞察。 QuickSight SageMaker Canvas 中的資料擷取管道預設會在 Amazon DocumentDB 次要執行個體上執行,以確保應用程式和 SageMaker Canvas 擷取工作負載的效能不會受到影響。

Amazon DocumentDB 客戶可以瀏覽至新的 Amazon DocumentDB 無程式碼 ML 主控台頁面,並連線至新的或可用的畫布工作區,開始使用 SageMaker Canvas。 SageMaker

設定 SageMaker 網域和使用者設定檔

您可以從以VPC僅模式執行的 SageMaker 網域連線到 Amazon DocumentDB 叢集。透過在您的 SageMaker 網域中啟動網域VPC,您可以從 SageMaker Studio 和 Canvas 環境控制資料流程。這可讓您限制網際網路存取、使用標準網 AWS 路和安全性功能監控和檢查流量,以及透過VPC端點連線至其他 AWS 資源。請參閱 Amazon SageMaker 畫布入門和在亞馬遜開 SageMaker 發人員指南中VPC沒有網際網路存取權限的情況下設定 Amazon SageMaker Canvas,以建立您的網 SageMaker 域以連接到 Amazon DocumentDB 叢集。

設定 Amazon DocumentDB 和畫布的IAM存取權限 SageMaker

AmazonDocDBConsoleFullAccess附加至其關聯角色和身分的 Amazon DocumentDB 使用者可以存取. AWS Management Console將下列動作新增至上述角色或身分,以便透過 Amazon SageMaker Canvas 存取無程式碼機器學習。

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

為 SageMaker Canvas 建立資料庫使用者和角色

您可以使用 Amazon DocumentDB 中的角色型存取控制 (RBAC),限制使用者可以在資料庫上執行的動作的存取。RBAC通過將一個或多個角色授予用戶來工作。這些角色決定了使用者可以對資料庫資源執行的作業。

身為畫布使用者,您可以使用使用者名稱和密碼登入資料連線到 Amazon DocumentDB 資料庫。您可以為 Canvas 使用者建立資料庫使用者/角色,該使用者可以使用 Amazon 文件DBBRBAC功能讀取特定資料庫。

例如,使用以下createUser操作:

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

這將創建一canvas_user個具有對sample-database-1數據庫的讀取權限。您的畫布分析師可以使用此登入資料存取 Amazon DocumentDB 叢集中的資料。請參閱以瞭使用角色型存取控制存取資料庫解更多資訊。

可用地區

無程式碼整合適用於同時支援 Amazon DocumentDB 和 Amazon SageMaker 畫布的區域。這些地區包括:

  • us-east-1(維吉尼亞北部)

  • us-east-2(俄亥俄)

  • us-west-2(奧勒岡)

  • ap-northeast-1(東京)

  • ap-northeast-2(首爾)

  • ap-south-1(孟買)

  • ap-southeast-1(新加坡)

  • ap-southeast-2(雪梨)

  • eu-central-1(法蘭克福)

  • eu-west-1(愛爾蘭)

請參閱 Amazon 開 SageMaker 發人員指南中的 Amazon SageMaker Canvas,了解最新的區域可用性。