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Hoy anunciamos una forma más rápida de comenzar con sus conjuntos de datos de AWS existentes en Amazon SageMaker Unified Studio. Ahora puede comenzar a trabajar con cualquier información a la que tenga acceso en una nueva computadora portátil sin servidor con un agente de IA integrado, utilizando sus roles y permisos existentes de AWS Identity and Access Management (IAM).
Las nuevas actualizaciones incluyen:
- Incorporación con un clic – Amazon SageMaker ahora puede crear automáticamente un proyecto en Unified Studio con todos los permisos de datos existentes de AWS Glue Data Catalog, AWS Lake Formation y Amazon Simple Storage Services (Amazon S3).
- Integración directa – Puede iniciar SageMaker Unified Studio directamente desde las páginas de consola de Amazon SageMaker, Amazon Athena, Amazon Redshift y Amazon S3 Tables, lo que brinda un camino rápido hacia cargas de trabajo de análisis e inteligencia artificial.
- Portátiles con un agente de IA integrado – Puede utilizar una nueva computadora portátil sin servidor con un agente de inteligencia artificial integrado, que admite SQL, Python, Spark o lenguaje natural y brinda a los ingenieros, analistas y científicos de datos un lugar para desarrollar y ejecutar consultas y código SQL.
También tiene acceso a otras herramientas, como un editor de consultas para análisis SQL, el entorno de desarrollo integrado (IDE) de JupyterLab, Visual ETL y flujos de trabajo, y capacidades de aprendizaje automático (ML).
Pruebe la incorporación con un solo clic y conéctese a Amazon SageMaker Unified Studio
Para comenzar, vaya a la consola de SageMaker y elija el empezar botón.
Se le pedirá que seleccione un rol existente de AWS Identity and Access Management (AWS IAM) que tenga acceso a sus datos y computación, o que cree un nuevo rol.
Elegir Configuración. Se necesitan unos minutos para completar su entorno. Una vez que se le otorgue acceso a esta función, accederá a la página de inicio de SageMaker Unified Studio, donde verá los conjuntos de datos a los que tiene acceso en AWS Glue Data Catalog, así como una variedad de herramientas de análisis e inteligencia artificial con las que trabajar.
Este entorno crea automáticamente la siguiente computación sin servidor: Amazon Athena Spark, Amazon Athena SQL, AWS Glue Spark y Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) sin servidor. Esto significa que omite por completo el aprovisionamiento y puede comenzar a trabajar inmediatamente con recursos informáticos justo a tiempo, y se reduce automáticamente cuando termina, lo que ayuda a ahorrar costos.
También puede comenzar a trabajar en tablas específicas en Amazon Athena, Amazon Redshift y Amazon S3 Tables. Por ejemplo, puede seleccionar Consulta tus datos en Amazon SageMaker Unified Studio y luego elegir empezar en la consola de Amazon Athena.
Si comienza desde estas consolas, se conectará directamente al Editor de consultas con los datos que estaba viendo ya accesibles y su contexto de consulta anterior conservado. Al utilizar este enrutamiento sensible al contexto, puede ejecutar consultas inmediatamente una vez dentro de SageMaker Unified Studio sin navegación innecesaria.
Primeros pasos con portátiles con un agente de IA integrado
Amazon SageMaker presenta una nueva experiencia portátil que proporciona a los equipos de datos e inteligencia artificial un entorno de programación sin servidor de alto rendimiento para trabajos de análisis y aprendizaje automático. La nueva experiencia portátil incluye Amazon SageMaker Data Agent, un agente de inteligencia artificial integrado que acelera el desarrollo generando código y declaraciones SQL a partir de indicaciones en lenguaje natural mientras guía a los usuarios a través de sus tareas.
Para iniciar un nuevo cuaderno, elija el Cuadernos menú en el panel de navegación izquierdo para ejecutar consultas SQL, código Python y lenguaje natural, y para descubrir, transformar, analizar, visualizar y compartir información sobre los datos. Puede comenzar con datos de muestra, como análisis de clientes y pronósticos de ventas minoristas.
Cuando elige un proyecto de muestra para el análisis de uso del cliente, puede abrir un cuaderno de muestra para explorar patrones y comportamientos de uso del cliente en un conjunto de datos de telecomunicaciones.
Como señalé, el portátil incluye un agente de IA integrado que le ayuda a interactuar con sus datos a través de indicaciones en lenguaje natural. Por ejemplo, puede comenzar con el descubrimiento de datos mediante indicaciones como:
Show me some insights and visualizations on the customer churn dataset.
Después de identificar las tablas relevantes, puede solicitar un análisis específico para generar Spark SQL. El agente de IA crea planes paso a paso con código inicial para transformaciones de datos y código Python para visualizaciones. Si ve un mensaje de error mientras ejecuta el código generado, elija Arreglar con IA para obtener ayuda para resolverlo. Aquí hay un resultado de muestra:
Para flujos de trabajo de ML, utilice indicaciones específicas como:
Build an XGBoost classification model for churn prediction using the churn table, with purchase frequency, average transaction value, and days since last purchase as features.
Este mensaje recibe respuestas estructuradas que incluyen un plan paso a paso, carga de datos, ingeniería de funciones y código de entrenamiento de modelos utilizando las capacidades de IA de SageMaker y métricas de evaluación. SageMaker Data Agent funciona mejor con indicaciones específicas y está optimizado para los servicios de procesamiento de datos de AWS, incluidos Athena para Apache Spark y SageMaker AI.
Para obtener más información sobre la nueva experiencia con portátiles, visite la Guía del usuario de Amazon SageMaker Unified Studio.
Ahora disponible
La incorporación con un solo clic y la nueva experiencia de notebook en Amazon SageMaker Unified Studio ahora están disponibles en las regiones Este de EE. UU. (Ohio), Este de EE. UU. (Norte de Virginia), Oeste de EE. UU. (Oregón), Asia Pacífico (Mumbai), Asia Pacífico (Singapur) y Asia Pacífico (Sídney), Asia Pacífico (Tokio), Europa (Frankfurt) y Europa (Irlanda). Para obtener más información, visite la página del producto SageMaker Unified Studio.
Pruébelo en la consola de SageMaker y envíe sus comentarios a AWS re: Publicación para SageMaker Unified Studio o a través de sus contactos habituales de AWS Support.
— chany
