亚马逊云科技-开始使用SageMakerCanvas生成式AI

关键字: [yt, SageMaker Canvas, Generative Ai, Low-Code Environment, Sagemaker Canvas, Language Models, Responsible Ai]

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导读

演讲者演示了如何开始使用 SageMaker Canvas,这是一个低代码/无代码环境,用于与生成式 AI 模型(如 CLAUDE 2 和 LLAMA 2)进行交互。演示展示了 Canvas 如何实现查询语言模型、比较模型响应,以及通过从 Amazon Kendra 检索文档来增强响应。SageMaker Canvas 让用户无需编写代码,即可轻松探索和利用生成式 AI 功能,从而实现快速原型设计、交互式模型评估,以及将语言模型与检索系统相结合等优势。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共100字，阅读时间大约是0分钟。

在这段视频演示中,演示者首先介绍了SageMaker Canvas作为SageMaker Studio的一部分,是获取生成式人工智能的绝佳方式,尤其适用于低代码或无代码环境。Canvas是SageMaker Studio内的一款应用程序,非常适合那些希望与语言模型交互但无需编写代码的业务分析师和其他人员。

接着,他展示了SageMaker Studio的界面,这是一个完全托管的机器学习IDE,将UI与许多不同的应用程序分离开来。Studio提供了诸多应用程序和功能,可用于整个机器学习生命周期,包括JupyterLab、Visual Studio Code编辑器、AutoML连接、模型评估和训练作业运行、管道建立和查看,以及SageMaker Jumpstart中预构建的数百个基础模型,可轻松部署、微调和评估。在SageMaker Jumpstart中,我们可以看到有5个MIXDRAW模型可用,包括8x7b instruct、instruct GPTq和8x7b。

演示者已经部署了一个LLaMA 2聊天模型,运行在g5.8xlarge实例上。他继续进入SageMaker Canvas,打开了GenAI功能,并与Claude 2和LLaMA 2聊天模型进行了交互。他首先向Claude 2问候”你好Claude,今天过得怎么样?“。然后他设置不查询文档,Claude 2给出了不同的回应。接着他新建了另一个聊天,并添加了一个新模型LLaMA 2 7b chat,以展示在Canvas中可以选择使用各种基础模型,包括来自Amazon Bedrock的Claude 2,以及SageMaker Jumpstart中的其他模型。

演示者提出了”提出一些关于负责任AI的有趣想法”这一问题,两个模型的回答都涉及了可解释性、公平性、安全性、隐私和安全、持续监控和改进以及控制等方面。

为了增强生成式AI的能力,演示者集成了Amazon Kendra检索增强生成堆栈。他事先在Kendra中创建了一个索引,包含了最近发布在Amazon Science博客上的10篇研究论文。在Canvas中,他将这个索引与生成式AI模型相连接,询问”什么是一篇好的关于负责任AI的论文?“,两个模型都能从索引中检索相关论文,并提供出处。

总的来说,这个视频向观众展示了如何在SageMaker Canvas中开始使用生成式AI,了解大型语言模型的能力,并通过集成Amazon Kendra等亚马逊云科技服务来增强其性能。这种低代码/无代码环境为业务分析师等非技术人员提供了极大便利,让他们能够轻松利用人工智能技术。

总结

以下是对原始翻译文本的编辑,确保了公司名称、个人名称、产品名称、技术术语和 Amazon 服务保持不变,并且所有大写字母也保持大写。其他部分未做修改,输出格式与原始源文本保持一致,并使用简体中文。

释放 SageMaker Canvas 生成式 AI 的能力

SageMaker Canvas 作为 SageMaker Studio 的一个组成部分,为业务分析师和非技术人员提供了一个低代码、无代码的环境,以便利用生成式 AI 的能力。这一强大的工具允许用户在无需编码的情况下与语言模型进行交互,使用起来简单友好。

首先,Canvas 提供了对各种基础模型的访问,包括来自 Amazon Bedrock 和 SageMaker Jumpstart 的模型。用户可以直接在 Canvas 界面中轻松部署、微调和评估这些模型,如 LLaMA 2 聊天模型。其次,Canvas 允许用户在单个提示上同时比较和运行多个模型,从而可以并排评估它们的性能和输出。第三,Canvas 与 Amazon Kendra 无缝集成,通过查询相关文档和研究论文,增强了语言模型的检索能力。

总之,SageMaker Canvas 让用户可以轻松探索生成式 AI 的世界,利用语言模型的力量、比较它们的输出,并通过文档检索增强其功能。这个用户友好的工具为企业和个人打开了新的可能性,使他们能够利用 AI 的潜力,而无需广泛的技术专长。

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