Publié le: Jan 31, 2022
Amazon SageMaker JumpStart, une fonctionnalité d’Amazon SageMaker qui accélère vos flux machine learning avec un accès en un clic à des collections de modèles connus de TensorFlow Hub, PyTorch Hub et Hugging Face, (aussi appelés « zoos de modèles »), et à 16 solutions de bout en bout répondant aux problèmes opérationnels courants tels que la prévision de la demande, la détection de fraude et la compréhension des documents.
À partir d’aujourd’hui, SageMaker JumpStart permet aux clients de transmettre des paramètres VPC lorsqu’ils déploient un modèle JumpStart sur un point de terminaison SageMaker ou lorsqu’ils ajustent un modèle pré-entraîné dans un conteneur d’entraînement SageMaker. En outre, les clients peuvent choisir d’utiliser des clés KMS personnalisées pour chiffrer leurs données au repos de modèles dans S3 et de chiffrer le volume EBS attaché au conteneur d’hébergement ou d’entraînement SageMaker démarré par JumpStart dans les comptes de clients. Cette nouvelle fonction permet aux clients d’utiliser les fonctions de sécurité riches proposées par SageMaker avec des modèles JumpStart.
Amazon SageMaker JumpStart est disponible dans toutes les régions dans lesquelles Amazon SageMaker Studio est disponible. Pour démarrer avec ces nouveaux modèles sur SageMaker JumpStart, référez-vous à la documentation.