Positron, деректер ғылымына арналған Posit компаниясының интеграцияланған әзірлеу ортасы (IDE), енді Amazon SageMaker AI-де жұмыс істейді. Бұл деректермен жұмыс істейтін командаларға деректерге қол жеткізу, R немесе Python-да талдау, орналастыру, қосымшаларды әзірлеу және есеп беру үшін бөлек құралдармен жұмыс істеуден аулақ болуға мүмкіндік береді. SageMaker AI-де Positron қолдану артықшылықтар береді, мысалы, есептік жазба деректерін басқармай деректерге қол жеткізу, өйткені Positron Space орындау рөлімен жұмыс істейді. Бұл Amazon Athena, AWS Glue Data Catalog және Amazon S3-ке IDE-ден тікелей сұраулар жасауға мүмкіндік береді, рөлдің рұқсаттарын сақтай отырып, кілттерді сақтау немесе жаңарту қажеттілігінсіз. Сондай-ақ, сұраныс бойынша қолжетімді есептеу қуаты ұсынылады. Пайдаланушылар Space-ті қажетті өлшемдегі инстанста іске қоса алады, ал командалар SageMaker AI оқыту жоспары арқылы іске қосылған оқыту үшін қуатты резервтей алады. Бұған қоса, Posit компаниясының ИИ көмекшісі Posit Assistant, Amazon Bedrock-ты модельдер жеткізушісі ретінде пайдалана алады, бұл өзіңіздің AWS аккаунтыңыз шегінде қауіпсіз орындауды қамтамасыз етеді.
Жұмыс процесі аясында Amazon S3-те сақталған және AWS Glue Data Catalog-қа тіркелген 50 000 қарыздан тұратын синтетикалық портфельді пайдалану көрсетіледі. Amazon Athena деректерге сұраулар жасайды, R талдау белгілерді тексереді, ал Python XGBoost классификаторын оқытуға бағытталған. Жасалған нәтижелер жазылып, Positron-да орналастырылған қосымшаның бөлігіне айналады. Жұмыс процесі сондай-ақ 50 000 қарыздың анықталғанын, оның ішінде 1 500 жазбада табыс туралы деректердің жоқтығы және 1 015 дефолт жағдайлары жалпы дефолт деңгейін 2,03 пайызға әкелгенін көрсетті. Талқыланған нәтижелер сондай-ақ соңғы бағаланған классификатор үшін ROC қисығының астындағы аудан (AUC) 0,834 құрағанын, ал жоғарғы децильдегі қарыз алушылар арасындағы ең жоғары тәуекел 12,3 пайызды құрағанын көрсетті.
Жұмыс процесінің соңғы нәтижелеріне InService арнасы арқылы қолжетімді болған модельді орналастыру жатады. Алайда, бұл жұмыс процесі модельдің әділдігін, калибрлеуін, несие беру үшін жарамдылығын, өндірістік кідірісті немесе нормативтік талаптарды сақтауды орнатпағанын ескеру қажет. Бұл сәттер жасалған қорытындылар тек бір сеансқа қатысты екенін және өнімділік немесе құнның жалпы көрсеткіштері ретінде қызмет етпейтінін көрсетеді. Осылайша, SageMaker AI-де Positron-пен жұмыс істеу деректер ғылымын, аналитикалық модельдеуді және қосымшаларды орналастыруды бір кеңістікте біріктіру мүмкіндіктерін көрсетті, деректердің жоғары дәрежеде өзара әрекеттестігі мен қолжетімділігін қамтамасыз ете отырып.
Ұқсас мақалалар
