Publicado en: Jan 31, 2022
Amazon SageMaker JumpStart es una capacidad de Amazon SageMaker que acelera sus flujos de trabajo de machine learning y le permite 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 les permite a los clientes establecer una configuración de VPC personalizada cuando implementan un modelo de JumpStart en un punto de conexión de SageMaker, o bien cuando ajustan un modelo con entrenamiento previo en un contenedor de entrenamiento de SageMaker. Asimismo, los clientes pueden elegir utilizar claves de KMS personalizadas con el fin de cifrar su modelo de datos en reposo en S3 y cifrar el volumen de EBS adjunto al contenedor de alojamiento o entrenamiento de SageMaker que JumpStart inició en las cuentas de los clientes. Esta característica nueva permite que los clientes utilicen las características exhaustivas de seguridad que ofrece SageMaker con los modelos de JumpStart.
Amazon SageMaker JumpStart se encuentra disponible en todas las regiones donde Amazon SageMaker Studio está disponible. Para empezar a trabajar con estos nuevos modelos en SageMaker JumpStart, consulte la documentación.