Modelle von Gemma 4 sind jetzt in Amazon SageMaker JumpStart verfügbar
Heute hat AWS die Verfügbarkeit von Gemma 4 E4B, Gemma 4 26B-A4B und Gemma 4 31B in Amazon SageMaker JumpStart angekündigt und damit das Portfolio der Foundation-Modelle erweitert, die AWS-Kunden zur Verfügung stehen. Diese drei auf Anweisungen abgestimmten Modelle von Google DeepMind bieten multimodale Funktionen mit konfigurierbarem Reasoning, nativen Funktionsaufrufen und mehrsprachigem Support in über 140 Sprachen, sodass Kunden anspruchsvolle KI-Anwendungen für verschiedene Anwendungsfälle auf der AWS-Infrastruktur erstellen können.
Alle drei Modelle verfügen über einen gemeinsamen Funktionsumfang, der eine Vielzahl von KI-Anwendungsfällen in Unternehmen abdeckt:
Denken – Integriertes Reasoning, mit dem das Modell Schritt für Schritt nachdenken kann, bevor es antwortet
Verstehen von Bildern – Objekterkennung, Dokument- und PDF-Analyse, Bildschirm- und Benutzeroberflächenverständnis, Diagrammverständnis, OCR einschließlich Mehrsprachigkeit und Handschrifterkennung
Verstehen von Videos – Analysieren Sie Videoinhalte, indem Sie Bildsequenzen verarbeiten
Verschachtelte multimodale Eingabe – Mischen Sie Text und Bilder in beliebiger Reihenfolge innerhalb eines einzigen Prompt frei
Funktionsaufruf – Native Unterstützung für die strukturierte Toolnutzung, die agentische Workflows ermöglicht
Codierung – Codegenerierung, Vervollständigung und Korrektur
Mehrsprachig – Sofort einsatzbereite Unterstützung für mehr als 35 Sprachen, in über 140 Sprachen vorab geschult
Kunden können das Modell wählen, das am besten zu ihrem Workload passt: Gemma 4 E4B unterstützt zusätzlich Audioeingaben für die automatische Spracherkennung (ASR) und die Übersetzung von Sprache in Text in mehrere Sprachen.
Mit SageMaker JumpStart können Kunden jedes dieser Modelle mit nur wenigen Klicks für ihre spezifischen KI-Anwendungsfälle bereitstellen. Um mit diesen Modellen zu beginnen, navigieren Sie zum Abschnitt Modelle von SageMaker Studio oder verwenden Sie das SageMaker Python SDK, um die Modelle in Ihrem AWS-Konto bereitzustellen. Weitere Informationen zur Bereitstellung und Verwendung von Basismodellen in SageMaker JumpStart finden Sie in der Dokumentation zu Amazon SageMaker JumpStart.