Por que o SageMaker JumpStart?
O Amazon SageMaker JumpStart é um hub de machine learning (ML) que pode ajudar você a acelerar sua jornada de ML. Com o SageMaker JumpStart, você pode avaliar, comparar e selecionar FMs rapidamente com base em métricas predefinidas de qualidade e responsabilidade para realizar tarefas como resumo de artigos e geração de imagens. Os modelos pré-treinados são totalmente personalizáveis para seu caso de uso com seus dados, e você pode implantá-los facilmente no ambiente de produção com a interface do usuário ou o SDK. Você também pode compartilhar artefatos, incluindo modelos e notebooks, em sua organização para acelerar a criação e a implantação de modelos, e os administradores podem controlar quais modelos são visíveis para os usuários em suas organizações.
Nenhum dos seus dados é usado para treinar os modelos subjacentes. Como todos os dados são criptografados e não saem da sua nuvem privada virtual (VPC), você pode ter a certeza de que os seus dados permanecerão privados e confidenciais. Confira as perguntas frequentes para obter mais informações.
Como funciona
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Modelos básicos
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Algoritmos integrados com modelos pré-treinados
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Soluções
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Compartilhamento de artefatos de ML
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Modelos básicos
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Algoritmos integrados com modelos pré-treinados
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Soluções
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Compartilhamento de artefatos de ML
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Como funciona
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Modelos básicos
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Algoritmos integrados com modelos pré-treinados
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Algoritmos integrados com modelos pré-treinados
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Compartilhamento de artefatos de ML
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Benefícios do SageMaker JumpStart
Atributos do Amazon SageMaker JumpStart
Modelos de base
Explore vários modelos de base proprietários e publicamente disponíveis de fornecedores de modelos, como AI21 Labs, Cohere, Databricks, Hugging Face, Meta, Mistral AI, Stability AI e Alexa, para realizar uma ampla variedade de tarefas, como resumo de artigos e geração de texto, imagem ou vídeo.
Acesse centenas de algoritmos integrados
O SageMaker JumpStart fornece centenas de algoritmos integrados com modelos pré-treinados de hubs de modelos, como TensorFlow Hub, PyTorch Hub, HuggingFace e MxNet GluonCV. Você também pode acessar algoritmos integrados usando o SageMaker Python SDK. Os algoritmos integrados abrangem tarefas comuns de ML, como classificações de dados (imagem, texto, tabulares) e análise de sentimentos.
Soluções pré-integradas para casos de uso comuns
O SageMaker JumpStart fornece soluções completas com um clique para muitos casos comuns de uso de machine learning, como previsão de demanda, previsão de taxa de crédito, detecção de fraudes e visão computacional.
Recursos do Amazon SageMaker para JumpStart
Novidades
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