Publicado en: Jul 26, 2021
Amazon SageMaker JumpStart lo ayuda a resolver de forma rápida y sencilla problemas de machine learning permitiéndole acceder con un solo clic a colecciones de modelos populares de TensorFlow Hub, PyTorch Hub y Hugging Face (también conocidos como “zoos de modelos”), así como a 16 soluciones integrales capaces de resolver problemas empresariales comunes, como la previsión de la demanda, la detección de fraudes y la comprensión de documentos.
A partir de hoy, SageMaker JumpStart admite 20 modelos ajustables de última generación para la detección de objetos de PyTorch Hub y MxNet GluonCV. Los modelos incluyen YOLO-v3, FasterRCNN y SSD, previamente entrenados con conjuntos de datos MS-COCO y PASCAL VOC. Los clientes pueden usar estos modelos previamente entrenados para reconocer varios objetos en imágenes, implementándolos tal cual en SageMaker con un solo clic. Asimismo, los clientes pueden ajustar estos modelos en sus propios conjuntos de datos para identificar objetos diferentes de los que están presentes en los conjuntos de datos previos al entrenamiento y realizar predicciones precisas.
Ahora, SageMaker JumpStart también admite la extracción vectorial de características de imágenes para 52 modelos de última generación para la clasificación de imágenes, incluidos ResNet, MobileNet y EfficientNet, entre otros, de TensorFlow Hub. Los clientes pueden utilizar estos nuevos modelos para generar vectores de características de imágenes y usarlos en sus propias imágenes. Los vectores de características que se generan son representaciones de las imágenes en un espacio euclídeo de alta dimensión. Se pueden utilizar para comparar imágenes e identificar similitudes de cara a su aplicación en la búsqueda de imágenes.
Además, SageMaker JumpStart también agregó 5 modelos GPT-2 para la generación de texto y 21 modelos de clasificación de pares de oraciones de Hugging Face. Estos modelos GPT-2 de última generación pueden ayudar a los clientes a generar oraciones coherentes en inglés a partir de unas pocas palabras. Los clientes pueden usar modelos de clasificación de pares de oraciones para realizar inferencias de lenguaje natural.
La siguiente imagen muestra una ejemplo de vista de los 64 modelos de texto y los 196 modelos de visión disponibles en SageMaker JumpStart.
Amazon SageMaker JumpStart está disponible en todas las regiones en las que está disponible Amazon SageMaker Studio. Para empezar a trabajar con estos nuevos modelos en SageMaker JumpStart, consulte la documentación.