Publicado en: Dec 8, 2020
Amazon SageMaker JumpStart le ayuda a llevar fácil y rápido las aplicaciones de aprendizaje automático al mercado con las soluciones prediseñadas para casos de uso y modelos de código abierto comunes desde model zoos populares.
Actualmente, a muchos desarrolladores de aprendizaje automático les resulta difícil comenzar el aprendizaje automático. Estos desarrolladores de aprendizaje automático quieren poner en funcionamiento a los modelos e integrarlos en soluciones para solucionar sus problemas empresariales. Sin embargo, el proceso de creación, entrenamiento e implementación de un modelo y la unión de diferentes componentes puede tardar meses o más tiempo para los profesionales experimentados o desarrolladores que son nuevos en el aprendizaje automático.
Para facilitar más el comienzo, Amazon SageMaker JumpStart proporciona un conjunto de soluciones para los casos de uso más comunes, como detección de fraudes, mantenimiento predictivo y previsión de demanda que se pueden implementar fácilmente con tan solo unos clics. Las soluciones son totalmente personalizables y muestran el uso de las plantillas y arquitecturas de referencia de AWS CloudFormation, para que pueda acelerar su trayectoria de aprendizaje automático. Amazon SageMaker JumpStart también proporciona la implementación y un ajuste pormenorizado con un clic de más de 150 modelos entrenados previamente de model zoos populares, incluidos PyTorch Hub y TensorFlow Hub. Las funciones de implementación y ajuste pormenorizado con un clic están disponibles para el procesamiento de lenguaje natural, detección de objetos y modelos de clasificación de imágenes, para que pueda reducir al mínimo el tiempo para implementar modelos de código abierto para su propio caso de uso.
A partir de hoy, Amazon SageMaker JumpStart está generalmente disponible en todas las regiones en las que Amazon SageMaker Studio está disponible. Para comenzar con Amazon SageMaker JumpStart, vaya al blog o consulte la documentación.