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SageMaker Canvas와 Amazon Bedrock을 연동하여 S3에 저장된 배경지식을 활용하는 방법에 대해 설명드리겠습니다.
SageMaker Canvas에서 Amazon Bedrock의 기능을 사용하려면 먼저 적절한 권한이 필요합니다. AWS에서는 이를 위해 'AmazonSageMakerCanvasBedrockAccess' 관리형 정책을 제공합니다. 이 정책은 SageMaker Canvas가 "sagemaker-*/Canvas" 디렉토리의 S3 버킷에 접근할 수 있도록 허용합니다.
S3에 업로드한 데이터를 SageMaker 프로젝트의 구성 요소로 사용하려면 다음과 같은 단계를 따르시면 됩니다:
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S3 버킷의 적절한 위치에 데이터를 저장합니다. "sagemaker-*/Canvas" 경로를 사용하면 SageMaker Canvas에서 접근이 가능합니다.
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SageMaker Unified Studio 프로젝트에서 S3 경로를 참조할 수 있습니다. 예를 들어, 'proj.s3.root'를 사용하여 프로젝트 루트 디렉토리의 S3 경로에 접근할 수 있습니다.
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데이터를 가져오기 위해 Visual ETL 기능을 사용할 수 있습니다. Amazon S3 소스 노드를 선택하고 S3 URI를 지정하여 데이터를 불러올 수 있습니다.
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불러온 데이터는 SageMaker Canvas의 구성 요소로 사용할 수 있으며, 이를 통해 챗봇 모델 학습에 활용할 수 있습니다.
Bedrock에서 생성한 배경지식을 SageMaker 프로젝트에 직접 연결하는 방법은 현재 제한적일 수 있습니다. 그러나 Bedrock에서 사용한 동일한 S3 데이터를 SageMaker 프로젝트에서 참조하여 유사한 배경지식을 구축할 수 있습니다.
SageMaker의 Asset Gallery나 구성 요소에 직접 Bedrock의 배경지식을 연결하는 기능은 현재 명확하게 제공되지 않는 것으로 보입니다. 대신, S3를 통해 간접적으로 동일한 데이터를 활용하는 방식을 고려해 보시기 바랍니다.
Sources
AWS managed policies for Amazon SageMaker Canvas - Amazon SageMaker AI
Author visual ETL flows on Amazon SageMaker Unified Studio (preview) | AWS Big Data Blog
S3 Path - Amazon SageMaker Unified Studio
안녕하세요.
Bedrock 에서 생성한 지식 기반은 Bedrock API 를 파운데이션 모델을 지정해 호출하여 사용하시면 됩니다. SageMaker 에서는 개별 기계학습 모델을 생성하시려는 것이 아니라면 사용하실 필요가 없습니다.
아울러 챗봇 UI 마저도 관리형으로 사용하시려면 Amazon Q Business 라는 서비스가 있어서, Q 애플리케이션의 지식 기반 부분만 데이터 소스로 만들어 놓으시면 바로 준비된 UI 에서 챗봇 사용하실 수 있습니다.
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