Porta la tua intelligenza artificiale utilizzando Amazon SageMaker con Salesforce Data Cloud

Usa Amazon SageMaker con Salesforce Data Cloud per la tua intelligenza artificiale

Questo post è scritto a quattro mani da Daryl Martis, Direttore del Prodotto, Salesforce Einstein AI.

Siamo lieti di annunciare l’integrazione di Amazon SageMaker e Salesforce Data Cloud. Con questa funzionalità, le aziende possono accedere in modo sicuro ai loro dati Salesforce utilizzando l’approccio zero-copy con SageMaker e utilizzare gli strumenti di SageMaker per creare, addestrare e distribuire modelli di intelligenza artificiale. I punti di inferenza sono collegati a Data Cloud per guidare le previsioni in tempo reale. Di conseguenza, le aziende possono accelerare il time to market mantenendo l’integrità e la sicurezza dei dati, e ridurre l’onere operativo di spostare i dati da una posizione all’altra.

Presentazione di Einstein Studio su Data Cloud

Data Cloud è una piattaforma dati che fornisce alle aziende aggiornamenti in tempo reale dei loro dati clienti da qualsiasi punto di contatto. Con Einstein Studio, un gateway per gli strumenti di intelligenza artificiale sulla piattaforma dati, gli amministratori e gli scienziati dei dati possono creare modelli in modo semplice con pochi clic o utilizzando il codice. L’esperienza di Einstein Studio “bring your own model” (BYOM) consente di collegare modelli personalizzati o generativi di intelligenza artificiale provenienti da piattaforme esterne come SageMaker a Data Cloud. I modelli personalizzati possono essere addestrati utilizzando i dati di Salesforce Data Cloud accessibili tramite il connettore Amazon SageMaker Data Wrangler. Le aziende possono agire sulle loro previsioni integrando senza soluzione di continuità modelli personalizzati nei flussi di lavoro di Salesforce, ottenendo così un miglioramento dell’efficienza, della presa di decisioni e delle esperienze personalizzate.

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Benefici dell’integrazione di SageMaker e Data Cloud Einstein Studio

Ecco come l’utilizzo di SageMaker con Einstein Studio in Salesforce Data Cloud può aiutare le aziende:

• Fornisce la possibilità di collegare modelli personalizzati e generativi di intelligenza artificiale a Einstein Studio per vari casi d’uso, come la conversione dei lead, la classificazione dei casi e l’analisi dei sentimenti.
• Elimina lavori ETL (estrarre, trasformare e caricare) noiosi, costosi e soggetti a errori. L’approccio zero-copy ai dati riduce i costi di gestione delle copie dei dati, riduce i costi di archiviazione e migliora l’efficienza.
• Fornisce accesso a dati altamente curati, armonizzati e in tempo reale su Customer 360. Ciò porta a modelli esperti in grado di fornire previsioni e insight aziendali più intelligenti.
• Semplifica il consumo dei risultati dei processi aziendali e genera valore senza latenza. Ad esempio, è possibile utilizzare flussi di lavoro automatizzati che possono adattarsi istantaneamente in base a nuovi dati.
• Agevola l’operazionalizzazione di modelli e inferenze SageMaker in Salesforce.

Ecco un esempio di come operazionalizzare un modello SageMaker utilizzando Salesforce Flow.

Integrazione di SageMaker

SageMaker è un servizio completamente gestito per preparare i dati e creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning (ML) per qualsiasi caso d’uso con infrastruttura, strumenti e flussi di lavoro completamente gestiti.

Per semplificare l’integrazione di SageMaker e Salesforce Data Cloud, stiamo introducendo due nuove funzionalità in SageMaker:

• Il connettore SageMaker Data Wrangler Salesforce Data Cloud – Con il connettore SageMaker Data Wrangler Salesforce Data Cloud appena lanciato, gli amministratori possono preconfigurare le connessioni a Salesforce per consentire agli analisti e agli scienziati dei dati di accedere rapidamente ai dati Salesforce in tempo reale e creare funzionalità per il machine learning. Ciò consentirà agli utenti di accedere in modo sicuro a Salesforce Data Cloud utilizzando OAuth. È possibile visualizzare, analizzare e trasformare i dati in modo interattivo utilizzando la potenza di Spark senza scrivere alcun codice utilizzando le funzionalità di preparazione visuale dei dati low-code di Salesforce Data Wrangler. È inoltre possibile eseguire il scaling per elaborare grandi set di dati con i job di elaborazione di SageMaker, addestrare modelli di machine learning automaticamente utilizzando Amazon SageMaker Autopilot e integrarsi con un’infrastruttura di inferenza SageMaker per distribuire lo stesso flusso di dati in produzione con il punto di inferenza per elaborare dati in tempo reale o a batch per l’inferenza.

• Il modello di progetto SageMaker per Salesforce – Abbiamo lanciato un modello di progetto SageMaker per Salesforce che puoi utilizzare per distribuire endpoint per modelli di linguaggio tradizionali e di grandi dimensioni (LLM) ed esporre automaticamente gli endpoint di SageMaker come API. SageMaker Projects fornisce un modo semplice per configurare e standardizzare l’ambiente di sviluppo per scienziati dei dati e ingegneri di machine learning per creare e distribuire modelli di machine learning su SageMaker.

Citazione del partner

“La partnership tra Salesforce e AWS Sagemaker consentirà ai clienti di sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale (sia modelli generativi che non generativi) attraverso le origini dei dati, i flussi di lavoro e le applicazioni Salesforce per offrire esperienze personalizzate e alimentare la generazione di nuovi contenuti, la sintesi e le esperienze di domande e risposte. Combinando il meglio di entrambi i mondi, stiamo creando un nuovo paradigma per l’innovazione basata sui dati e il successo del cliente supportato dall’intelligenza artificiale.”

-Kaushal Kurapati, Vicepresidente Senior di Salesforce per il Prodotto, l’Intelligenza Artificiale e la Ricerca

Panoramica della soluzione

La soluzione di integrazione BYOM fornisce ai clienti un connettore nativo Salesforce Data Cloud in SageMaker Data Wrangler. Il connettore SageMaker Data Wrangler consente di accedere in modo sicuro agli oggetti Salesforce Data Cloud. Una volta autenticati, gli utenti possono eseguire esplorazioni dei dati, preparazione delle informazioni e attività di ingegneria delle caratteristiche necessarie per lo sviluppo e l’inferenza dei modelli tramite l’interfaccia visiva interattiva di SageMaker Data Wrangler. Gli scienziati dei dati possono lavorare all’interno dei notebook di Amazon SageMaker Studio per sviluppare modelli personalizzati, che possono essere tradizionali o LLM, e renderli disponibili per la distribuzione registrando il modello nel Registro dei modelli di SageMaker. Quando un modello viene approvato per la produzione nel registro, SageMaker Projects automatizza la distribuzione di un’API di invocazione che può essere configurata come destinazione in Salesforce Einstein Studio e integrata con le applicazioni Salesforce Customer 360. Il diagramma seguente illustra questa architettura

Conclusione

In questo post, abbiamo condiviso l’integrazione BYOM di SageMaker e Salesforce Einstein Studio, in cui è possibile utilizzare i dati in Salesforce Data Cloud per creare e addestrare modelli tradizionali e LLM in SageMaker. Puoi utilizzare SageMaker Data Wrangler per preparare i dati da Salesforce Data Cloud senza copie. Abbiamo inoltre fornito una soluzione automatizzata per distribuire gli endpoint di SageMaker come API utilizzando un modello di progetto SageMaker per Salesforce.

AWS e Salesforce sono entusiasti di collaborare insieme per offrire questa esperienza ai nostri clienti comuni per aiutarli a guidare i processi aziendali utilizzando la potenza del machine learning e dell’intelligenza artificiale.

Per saperne di più sull’integrazione BYOM di Salesforce, consulta “Porta i tuoi modelli di intelligenza artificiale con Einstein Studio”. Per un’implementazione dettagliata utilizzando un caso d’uso di raccomandazioni di prodotto, consulta “Utilizza l’integrazione tra Amazon SageMaker e Salesforce Data Cloud per potenziare le tue applicazioni Salesforce con l’IA/ML”.