Amazon SageMaker JumpStart
Centro de machine learning con modelos fundacionales, algoritmos integrados y soluciones de machine learning prediseñadas que puede desplegar con solo unos pocos clics
¿Por qué utilizar SageMaker JumpStart?
Amazon SageMaker JumpStart es un centro de machine learning que puede ayudarlo a acelerar su proceso de machine learning. Con SageMaker JumpStart, puede evaluar, comparar y seleccionar modelos fundacionales rápidamente en función de métricas de calidad y responsabilidad predefinidas para llevar a cabo tareas como resumir artículos y generar imágenes. Los modelos preentrenados se pueden personalizar completamente para su caso de uso con sus datos, y puede desplegarlos fácilmente en producción con la interfaz de usuario o el SDK. También puede compartir artefactos, incluidos los modelos y los cuadernos, dentro de su organización para acelerar la creación y el despliegue de los modelos; los administradores pueden controlar qué modelos son visibles para los usuarios de su organización.
Ninguno de sus datos se utiliza para entrenar los modelos subyacentes. Como todos los datos están cifrados y no salen de su nube privada virtual (virtual private cloud, VPC), puede confiar en que se mantendrá la privacidad y confidencialidad de sus datos. Para obtener más información, consulte las Preguntas frecuentes.
Funcionamiento
Modelos fundacionales
Algoritmos integrados con modelos preentrenados
Soluciones
Uso compartido de artefactos de machine learning
Beneficios de SageMaker JumpStart
Modelos fundacionales disponibles públicamente
Algoritmos de machine learning integrados
Soluciones personalizables
Colaboración de soporte
Integración con Amazon SageMaker HyperPod
SageMaker HyperPod ahora admite el despliegue de modelos fundacionales de peso abierto desde SageMaker JumpStart directamente en los clústeres de SageMaker HyperPod en tan solo unos sencillos pasos.
Características de Amazon SageMaker JumpStart
Modelos fundacionales
Explore numerosos modelos fundacionales patentados y disponibles públicamente de proveedores de modelos como AI21 Labs, Cohere, Databricks, Hugging Face, Meta, Mistral AI, Stability AI y Alexa para realizar una amplia gama de tareas, como el resumen de artículos y la generación de texto, imágenes o vídeos.
Acceda a cientos de algoritmos integrados
SageMaker JumpStart proporciona cientos de algoritmos integrados con modelos preentrenados de centros de modelos, incluidos TensorFlow Hub, PyTorch Hub, Hugging Face y MxNet GluonCV. También puede acceder a algoritmos integrados a través del SDK para Python de SageMaker. Los algoritmos integrados abarcan tareas comunes de machine learning, como por ejemplo la clasificación de datos (imágenes, textos, tabulares) y el análisis de opiniones.
Soluciones prediseñadas para casos de uso comunes
SageMaker JumpStart proporciona soluciones integrales con un solo clic para muchos casos de uso habituales del machine learning, como la previsión de la demanda, la predicción de tasas de crédito, la detección de fraudes y la visión artificial.