Publicado en: Nov 10, 2022

A partir de hoy, Amazon SageMaker JumpStart ofrece dos modelos básicos de vanguardia adicionales, Bloom para la generación de texto y Stable Diffusion para la generación de imágenes. Los clientes pueden acceder a modelos agregados recientemente a través de las API del SDK para Python de SageMaker y la interfaz de usuario de SageMaker JumpStart dentro de SageMaker Studio.

Bloom se puede utilizar para completar la oración o generar párrafos largos en 46 idiomas diferentes, y el texto generado suele ser idéntico al texto escrito por seres humanos. Esta versión incluye los modelos Bloom-560m, Bloom-1b1 y Bloom-1b7 para la generación de texto. Stable Diffusion genera imágenes a partir de un texto dado, y se caracteriza por sus imágenes realistas que se asemejan bastante al texto de entrada.

Amazon SageMaker JumpStart es el centro de machine learning (ML) de SageMaker que ofrece más de 350 algoritmos incorporados, modelos entrenados previamente y plantillas de soluciones incorporadas para ayudar a los clientes a comenzar con ML rápidamente. Los modelos entrenados previamente alojados en JumpStart son modelos disponibles para el público State-of-the-Art (SOTA) de centros de modelos populares como TensorFlow, PyTorch, Hugging Face y MXNet, y admiten tareas de ML populares, como la detección de objetos, la clasificación de textos y la generación de texto. Para ayudar a los científicos de datos y a los profesionales de ML a comenzar de forma rápida y segura, los contenidos se almacenan en el repositorio de AWS y vienen con scripts de formación e inferencia compatibles con las características de SageMaker. Los clientes pueden ajustar sus modelos con sus propios datos o desplegarlos sin modificar para la inferencia.

Estos modelos se pueden usar en todas las regiones en las que está disponible Amazon SageMaker.

Para obtener más información sobre cómo utilizar cada modelo, visite la publicación de blog con la presentación de Bloom y la publicación de blog con la presentación de Stable Diffusion. Para ver todos los modelos disponibles en SageMaker JumpStart, visite el Centro de ML de SageMaker JumpStart.