Publicado en: Feb 22, 2022
Amazon SageMaker JumpStart le ayuda a resolver de forma rápida y sencilla problemas de machine learning al permitirle acceder con un solo clic a 322 colecciones de modelos populares de TensorFlow Hub, PyTorch Hub, Hugging Face y Gluon CV (también conocidos como “zoos de modelos”), así como a 17 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, los clientes pueden usar todos los 322 modelos populares de ML de SageMaker JumpStart a través de las API publicadas en el SDK para Python de SageMaker. Mediante estas API en los programas de Python, los clientes pueden automatizar la implementación y el entrenamiento de dichos modelos para su uso en producción. Estas API cubren un amplio abanico de tareas de machine learning, como la clasificación de imágenes, la detección de objetos, la segmentación semántica, la segmentación de instancias, la incrustación de imágenes, la clasificación de textos, la clasificación de pares de oraciones, la respuesta a preguntas, la incrustación de texto, el resumen de textos, la generación de textos, la traducción automática, la clasificación tabular y la regresión tabular. Consulte nuestra documentación para obtener detalles sobre cómo usar estas API.
Amazon SageMaker JumpStart se encuentra disponible en todas las regiones donde Amazon SageMaker Studio está disponible. A fin de empezar a trabajar con estos nuevos modelos en SageMaker JumpStart, consulte la documentación.