¿Por qué utilizar SageMaker JumpStart?
Amazon SageMaker JumpStart es un centro de machine learning (ML) que puede ayudarlo a acelerar su recorrido de ML. Con SageMaker JumpStart, puede evaluar, comparar y seleccionar modelos fundacionales rápidamente en función de métricas de calidad y responsabilidad predefinidas para realizar tareas como resumir artículos y generar imágenes. Los modelos preentrenados se pueden personalizar completamente para su caso de uso con sus datos, y puede implementarlos 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
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Modelos básicos
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Algoritmos integrados con modelos preentrenados
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Soluciones
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Uso compartido de artefactos de ML
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Modelos básicos
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Algoritmos integrados con modelos preentrenados
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Soluciones
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Uso compartido de artefactos de ML
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Funcionamiento
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Modelos básicos
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Algoritmos integrados con modelos preentrenados
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Soluciones
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Uso compartido de artefactos de ML
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Modelos básicos
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Algoritmos integrados con modelos preentrenados
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Soluciones
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Uso compartido de artefactos de ML
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Beneficios de SageMaker JumpStart
Características de Amazon SageMaker JumpStart
Modelos básicos
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 videos.
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 incorporados abarcan tareas comunes de ML, 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.