Veröffentlicht am: Jan 31, 2022
Amazon SageMaker JumpStart, eine Funktion von Amazon SageMaker, die Ihre Workflows für Machine Learning mit einem Klick auf beliebte Modellsammlungen von TensorFlow Hub, PyTorch Hub und Hugging Face (auch bekannt als "Modell-Zoos") und auf 16 End-to-End-Lösungen beschleunigt, die gängige Geschäftsprobleme wie Nachfrageprognosen, Betrugserkennung und Dokumentenverständnis lösen.
Ab heute können Kunden mit SageMaker JumpStart benutzerdefinierte VPC-Einstellungen übergeben, wenn sie ein JumpStart-Modell auf einem SageMaker-Endpunkt einsetzen oder wenn sie ein vorab trainiertes Modell in einem SageMaker-Trainingscontainer feinabstimmen. Darüber hinaus können Kunden benutzerdefinierte KMS-Schlüssel verwenden, um ihre Modell-Data-at-Rest in S3 zu verschlüsseln und das EBS-Volume zu verschlüsseln, das mit dem SageMaker-Hosting- oder Trainingscontainer verbunden ist, der von JumpStart in den Kundenkonten gestartet wurde. Diese neue Funktion ermöglicht es Kunden, die umfangreichen Sicherheitsfunktionen von SageMaker mit JumpStart-Modellen zu nutzen.
Amazon SageMaker JumpStart ist in allen Regionen verfügbar, in denen Amazon SageMaker Studio verfügbar ist. Um mit diesen neuen Modellen auf SageMaker JumpStart zu beginnen, lesen Sie die Dokumentation.