使用即用型模型

借助 Amazon SageMaker Canvas 即用型模型，您无需编写任何代码或构建模型即可对数据进行预测，您只需要准备好数据即可。即用型模型使用预建模型生成预测，无需您花费构建模型所需的时间、专业知识或成本，您可以从语言检测到费用分析等各种使用案例中进行选择。

Canvas 与现有的 Amazon 服务（如 Amazon Textract、Amazon Rekognition 和 Amazon Comprehend）集成，以分析数据并进行预测或提取见解。您可以在 Canvas 应用程序中使用这些服务的预测能力来获得对数据的高质量预测。

Canvas 支持以下即用型模型类型：

即用型模型	描述	支持的数据类型
情绪分析	检测文本行中的情绪，情绪可以是积极的、消极的、中立的或混合的。目前，您只能对英语文本进行情绪分析。	纯文本或表格（CSV、Parquet）
实体提取	从文本中提取实体，即现实世界中的人物、地点和商业物品等对象，或日期和数量等单位。	纯文本或表格（CSV、Parquet）
语言检测	确定文本中的主要语言，如英语、法语或德语。	纯文本或表格（CSV、Parquet）
个人信息检测	从文本中检测可用于识别个人身份的个人信息，如地址、银行账号和电话号码。	纯文本或表格（CSV、Parquet）
图像中的对象检测	检测图像中的对象、概念、场景和动作。	图像（JPG、PNG）
图像中的文本检测	检测图像中的文本。	图像（JPG、PNG）
费用分析	从发票和收据中提取信息，如日期、数量、商品价格、总金额和付款条件。	文档（PDF、JPG、PNG、TIFF）
身份证件分析	从美国政府签发的护照、驾照和其他身份证件中提取信息。	文档（PDF、JPG、PNG、TIFF）
文档分析	分析文档和表单，找出检测到的文本之间的关系。	文档（PDF、JPG、PNG、TIFF）
文档查询	通过使用自然语言提问，从工资单、银行对账单、W-2 和抵押贷款申请表等结构化文档中提取信息。	文档 (PDF)

开始使用

要开始使用即用型模型，请查看以下信息。

先决条件

要在 Canvas 中使用即用型模型，必须在设置 Amazon SageMaker 域时打开 Canvas 即用型模型配置权限。Canvas 即用型模型配置将 AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess 策略附加到 Canvas 用户的 Amazon Identity and Access Management (IAM) 执行角色。如果您在授予权限时遇到任何问题，请参阅主题排除通过 SageMaker 控制台授予权限的问题。

如果您已经设置了域，则可以编辑域设置并开启权限。有关如何编辑域设置的说明，请参阅查看和编辑域。编辑域设置时，转至 Canvas 设置并打开启用 Canvas 即用型模型选项。

如何使用即用型模型

要开始使用即用型模型，请执行以下操作：

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要使用 Amazon Web Services 文档，必须启用 Javascript。请参阅浏览器的帮助页面以了解相关说明。

在根基模型中使用生成式人工智能

为即用型模型导入数据