Publié le: Aug 10, 2021
S'appuyant sur les conteneurs Hugging Face Deep Learning Containers publiés en début d'année, Amazon SageMaker facilite encore davantage le déploiement et le réglage fin en quelques clics des modèles de pointe de traitement du langage naturel (NLP) grâce à Amazon SageMaker JumpStart. Amazon SageMaker JumpStart vous aide à vous familiariser rapidement et aisément avec le machine learning (ML). SageMaker JumpStart fournit un ensemble de solutions pour les cas d'utilisation les plus courants pouvant être déployées facilement en quelques clics. Il prend en charge le déploiement et le réglage fin en un clic de modèles open source populaires, tels que les modèles de traitement du langage naturel, de détection d'objets et de classification d'images. Ces solutions sont entièrement personnalisables et mettent en valeur l'utilisation des modèles AWS CloudFormation ainsi que les architectures de référence afin que vous puissiez accélérer votre adoption du ML. SageMaker JumpStart est également intégré à Amazon SageMaker Studio, notre environnement de développement entièrement intégré (IDE) pour le ML, ce qui rend intuitive la découverte de modèles, de solutions, et plus encore.
Pour faciliter le démarrage des cas d'utilisation du traitement du langage naturel (NLP), Amazon SageMaker JumpStart prend désormais en charge l'inférence et le réglage fin en un clic des modèles NLP les plus populaires de Hugging Face. Dès aujourd'hui, vous pouvez accéder à plus de 40 modèles pré-entraînés Hugging Face Transformers dans SageMaker JumpStart pour la classification de paires de phrases, la génération de texte, le résumé de texte, la reconnaissance des entités nommées et la traduction machine. Ces modèles peuvent être déployés tels quels pour exécuter l'inférence. Les modèles de classification de paires de phrases peuvent également être affinés sur de nouveaux jeux de données, puis déployés pour l'inférence. SageMaker JumpStart prend également en charge les hubs de modèles populaires tels que PyTorch Hub et TensorFlow Hub, tout en hébergeant plus de 300 modèles de reconnaissance d'images et de traitement du langage naturel, ainsi que 16 solutions de bout en bout préconstruites et 19 carnets d'exemples.
Pour trouver ces nouvelles intégrations Amazon SageMaker JumpStart, vous pouvez ouvrir SageMaker Studio et naviguer jusqu'à l'onglet SageMaker JumpStart. Effectuez une recherche pour Hugging Face dans la barre de recherche en haut de la page, et vous aurez le choix entre tous les modèles Hugging Face. Vous pouvez également faire défiler la page et trouver les modèles Hugging Face dans le carrousel ‘Texte’ pour découvrir des centaines de modèles qui peuvent être déployés et ajustés en un clic.
Amazon SageMaker JumpStart est disponible dans toutes les régions où Amazon SageMaker Studio est disponible. Pour démarrer avec ces modèles Hugging Face sur SageMaker JumpStart, référez-vous à la documentation.