Qwen3-Modelle zur Einbettung und Neuordnung von Modellen für Abruf jetzt in Amazon SageMaker JumpStart verfügbar
Heute hat AWS die Verfügbarkeit von Qwen3-VL-Embedding-2B und Qwen3-Reranker-4B in Amazon SageMaker JumpStart angekündigt und damit das Portfolio der Basismodelle erweitert, die AWS-Kunden zur Verfügung stehen. Diese Modelle von Qwen sind für den Informationsabruf und das modalübergreifende Verständnis konzipiert und ermöglichen es Kunden, umfassende Such-Pipelines auf der AWS-Infrastruktur aufzubauen. Die beiden Modelle werden in der Regel zusammen verwendet: Das Einbettungsmodell führt einen effizienten ersten Rückruf durch, während der Reranker die Verfeinerung zu einer nachfolgenden Neurangierungsphase führt.
Diese Modelle decken verschiedene Phasen der Abrufpipeline mit speziellen Funktionen ab:
QWEN3-VL-Embedding-2B akzeptiert verschiedene Eingaben, wie Text, Bilder, Screenshots und Videos sowie Eingaben, die eine Mischung dieser Modalitäten enthalten, und generiert semantisch umfangreiche Vektoren, die sowohl visuelle als auch Textinformationen in einer gemeinsamen Umgebung erfassen. Es bietet Leistung für verschiedene multimodale Aufgaben wie Bild-Text-Abruf, Video-Text-Matching, visuelle Beantwortung von Fragen und multimodales Inhalts-Clustering und unterstützt über 30 Sprachen.
Qwen3-Reranker-4B verwendet eine Abfrage und ein Dokumentpaar als Eingabe und gibt eine genaue Relevanzbewertung aus, um die Abrufergebnisse zu verfeinern. Es unterstützt Textabruf, Codeabruf, Textklassifizierung, Textclustering und Bitext-Mining in über 100 Sprachen mit benutzerdefinierten Anweisungen zur Leistungssteigerung für bestimmte Aufgaben, Sprachen oder Szenarien.
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 Foundation-Modellen in SageMaker JumpStart finden Sie in der Dokumentation zu Amazon SageMaker JumpStart.