数据科学 AI 助手：SageMaker Canvas 中的 Amazon Q Developer

开发基于 AI 的预测模型通常需要数据科学专业知识、机器学习算法经验以及对业务场景的理解。完整的数据科学应用开发周期（从数据获取到模型训练评估）可能需要数天甚至数周时间。

2024 年 re:Invent 大会首次发布测试版，并于 2025 年 2 月 28 日正式推出的 Amazon Q Developer in SageMaker Canvas，是一款基于生成式 AI 的助手，允许客户仅用自然语言在几分钟内构建和部署 ML 模型，无需 ML 专业知识。

交互式建模流程

Q Developer 采用聊天机器人交互形式：

1. 问题描述：用户描述业务问题并附加数据集（例如"我是银行信贷风险分析师，希望根据财务特征和经济指标对贷款申请人进行违约/非违约分类"）

2. 数据接入：支持从 S3/Redshift/SQL/Snowflake 选择现有数据集，或直接上传本地 CSV 文件

3. 自动任务识别：系统自动识别 ML 任务类型（分类/回归/时间序列预测）并推荐合适的损失函数

智能代理架构

Q Developer 是代理型系统（agentic system），核心架构包含：

• 记忆块：以依赖图形式存储中间结果（数据集位置、业务上下文、特征列名等）

• 自动预处理：处理缺失值填充、分类特征编码、异常值处理等

• AutoML 集成：自动训练 XGBoost/CatBoost/LightGBM/神经网络等模型组合，并进行超参数优化(HPO)

可视化与部署

模型训练完成后提供：

• 可解释性报告：展示特征重要性、训练过程可视化

• 一键部署：支持测试数据集推理或部署为 SageMaker 推理终端节点

• 深度分析：集成 DataWrangler 支持高级分析和可视化

该技术显著降低了机器学习应用门槛，使业务人员能够通过自然语言对话快速实现预测模型构建。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）公众号二维码

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