Amazon SageMaker Canvas によるノーコード機械学習

Amazon Canvas SageMaker を使用すると、コードを 1 行記述することなく、独自の AI/ML モデルを構築できます。リグレッションや予測などの一般的なユースケース向けに ML モデルを構築し、Amazon Bedrock FMs) にアクセスして評価できます。Amazon のパブリック FMs にアクセスして、 SageMaker JumpStart コンテンツ生成、テキスト抽出、テキスト要約を行い、生成 AI ソリューションをサポートすることもできます。

SageMaker Canvas でノーコード ML モデルを構築する方法

Amazon DocumentDB が Amazon Canvas SageMaker と統合され、Amazon DocumentDB に保存されているデータでノーコード機械学習 (ML) が可能になりました。1 行のコードを記述することなく、Amazon DocumentDB に保存されているデータを使用して、リグレッションと予測のニーズに合わせた ML モデルを構築し、コンテンツの要約と生成のための基盤モデルを使用できるようになりました。

SageMaker Canvas は、Amazon DocumentDB のお客様が AI/ML の専門知識を必要とせずに予測を生成したり、1 行のコードを記述したりできるようにするビジュアルインターフェイスを提供します。お客様は、 から Canvas SageMaker ワークスペースを起動し AWS Management Console、Amazon DocumentDB データをインポートして結合して、データの準備とモデルトレーニングを実行できるようになりました。Amazon DocumentDB のデータを Canvas SageMaker で使用して、顧客離れの予測、不正の検出、メンテナンス障害の予測、ビジネスメトリクスの予測、コンテンツの生成を行うモデルを構築および拡張できるようになりました。お客様は、Canvas と Amazon とのネイティブ統合を使用して、チーム間で ML SageMaker 主導のインサイトを公開および共有できるようになりました QuickSight。Canvas SageMaker のデータ取り込みパイプラインは、デフォルトで Amazon DocumentDB セカンダリインスタンスで実行されるため、アプリケーションと Canvas SageMaker の取り込みワークロードのパフォーマンスが妨げられることはありません。

Amazon DocumentDB SageMaker のお客様は、新しい Amazon DocumentDB コードなし ML コンソールページに移動し、新規または利用可能な Canvas ワークスペースに接続することで、Canvas SageMaker の使用を開始できます。

SageMaker ドメインとユーザープロファイルの設定

VPC 専用モードで実行されている SageMaker ドメインから Amazon DocumentDB クラスターに接続できます。VPC で SageMaker ドメインを起動することで、 SageMaker Studio 環境と Canvas 環境のデータフローを制御できます。これにより、インターネットアクセスを制限し、標準の AWS ネットワークとセキュリティ機能を使用してトラフィックをモニタリングおよび検査し、VPC エンドポイントを介して他の AWS リソースに接続できます。Amazon DocumentDB SageMaker クラスターに接続するためのドメインを作成するには、「Amazon デベロッパーガイド」の「Amazon Canvas の開始方法」および「インターネットアクセスのない VPC で Amazon Canvas を設定する SageMaker 」を参照してください。 SageMaker SageMaker Amazon DocumentDB

Amazon DocumentDB および SageMaker Canvas の IAM アクセス許可の設定

関連付けられたロールと ID に がアAmazonDocDBConsoleFullAccessタッチされている Amazon DocumentDB ユーザーは、 にアクセスできます AWS Management Console。Amazon SageMaker Canvas でノーコード機械学習にアクセスできるようにするには、前述のロールまたは ID に次のアクションを追加します。

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

SageMaker Canvas のデータベースユーザーとロールの作成

Amazon DocumentDB のロールベースのアクセスコントロール (RBAC) を使用して、ユーザーがデータベースに対して実行できるアクションへのアクセスを制限できます。RBAC は、1 つ以上のロールをユーザーに付与することで機能します。これらのロールは、ユーザーがデータベースリソースに対して実行できるオペレーションを決定します。

Canvas ユーザーとして、ユーザー名とパスワードの認証情報を使用して Amazon DocumentDB データベースに接続します。Amazon DocumentDBB RBAC 機能を使用して、特定のデータベースへの読み取りアクセス権を持つ Canvas ユーザーのデータベースユーザー/ロールを作成できます。

例えば、 createUserオペレーションを使用します。

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

これにより、sample-database-1データベースへの読み取りアクセス許可canvas_userを持つ が作成されます。Canvas アナリストは、この認証情報を使用して Amazon DocumentDB クラスターのデータにアクセスできます。詳細についてはロールベースのアクセスコントロールを使用したデータベースへのアクセス、「」を参照してください。

利用できるリージョン

ノーコード統合は、Amazon DocumentDB と Amazon Canvas SageMaker の両方がサポートされているリージョンで使用できます。リージョンには以下が含まれます。

• us-east-1 (バージニア北部)

• us-east-2 (オハイオ)

• us-west-2 (オレゴン)

• ap-northeast-1 (東京)

• ap-northeast-2 (ソウル)

• ap-south-1 (ムンバイ)

• ap-southeast-1 (シンガポール)

• ap-southeast-2 (シドニー)

• eu-central-1 (フランクフルト)

• eu-west-1 (アイルランド)

最新のリージョンの可用性については、「Amazon SageMaker デベロッパーガイド」の「Amazon Canvas」を参照してください。 SageMaker