Publié le: Feb 22, 2022
Amazon SageMaker JumpStart vous aide à résoudre rapidement et facilement vos problèmes de machine learning, grâce à l'accès en un clic à 322 collections de modèles célèbres de TensorFlow Hub, PyTorch Hub, Hugging Face, et Gluon CV (aussi appelés « zoos de modèles »), et à 17 solutions de bout en bout répondant aux problèmes métier courants, tels que la prédiction de la demande, la détection de fraude et la compréhension de documents.
À partir d'aujourd'hui, les clients peuvent utiliser les 322 modèles de ML les plus populaires de SageMaker JumpStart par le biais d'API publiées dans SageMaker Python SDK. En utilisant ces API dans des programmes Python, les clients peuvent automatiser le déploiement et l'entraînement de ces modèles pour une utilisation en production. Ces API couvrent un large éventail de tâches de machine learning comme la classification d'images, la détection d'objets, la segmentation sémantique, la segmentation d'instances, l'intégration d'images, la classification de textes, la classification de paires de phrases, la réponse à des questions, l'intégration de textes, le résumé de textes, la traduction automatique, la classification tabulaire et la régression tabulaire. Pour en savoir plus sur comment utiliser ces API, consultez notre documentation.
Amazon SageMaker JumpStart est disponible dans toutes les régions où Amazon SageMaker Studio est disponible. Pour démarrer avec ces nouveaux modèles sur SageMaker JumpStart, référez-vous à la documentation.