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Amazon SageMaker JumpStart

机器学习(ML)中心,包含只需单击几下即可部署的基础模型、内置算法和预构建机器学习解决方案

为什么选择 SageMaker JumpStart?

Amazon SageMaker JumpStart 是一个机器学习(ML)中心,可以帮助您加速机器学习之旅。借助 SageMaker JumpStart,您可以根据预定义的质量和责任指标快速评估、比较和选择基础模型,以执行文章摘要和图像生成等任务。您完全可以为您的使用案例和数据自定义预训练的模型,还可以使用用户界面或软件开发工具包轻松将它们部署到生产环境中。您还可以在组织内共享构件,包括模型和笔记本,以加快模型构建和部署,管理员可以控制组织内的用户可以看到哪些模型。

未使用您的任何数据来训练基础模型。由于所有数据都经过加密且不会离开您的虚拟私有云(VPC),因此您可以相信您的数据将会保持私密和机密。有关更多信息,请参阅常见问题

工作原理

基础模型

带有预训练模型的内置算法

解决方案

机器学习构件共享

SageMaker JumpStart 的优势

来自热门模型提供商的基础模型,用于生成可完全自定义的文本和图像
带有来自热门模型中心的预训练模型的数百种内置算法
完全可自定义的解决方案,适用于常见的使用案例,具有可加速机器学习之旅的参考架构
在您的组织内共享机器学习模型和笔记本,以便加速机器学习模型的构建和部署

SageMaker HyperPod 现已支持通过几个简单的步骤将来自 SageMaker JumpStart 的开源权重基础模型直接部署到您的 SageMaker HyperPod 集群中。

Amazon SageMaker JumpStart 的功能

基础模型

探索 AI21 Labs、Cohere、Databricks、Hugging Face、Meta、Mistral AI、Stability AI 和 Alexa 等模型提供商提供的众多专有和公开发布的 基础模型,以便执行各种任务,例如文章摘要以及文本、图像或视频生成。

访问数百种内置算法

SageMaker JumpStart 提供数百种内置算法以及经过预训练的模型,这些模型均来自模型中心,包括 TensorFlow Hub、PyTorch Hub、HuggingFace 和 MxNet GluonCV。您也可以使用 SageMaker Python 软件开发工具包访问内置算法。内置算法包括常见的机器学习任务,例如数据分类(图像、文本、表格)和情绪分析。

详细了解内置算法

适用于常见使用案例的预构建解决方案

SageMaker JumpStart 为许多常见的机器学习使用案例提供一键式端到端解决方案,例如需求预测、信用率预测、欺诈检测和计算机视觉。

详细了解预构建的解决方案