Amazon SageMaker JumpStart
Un centre de machine learning (ML) avec des modèles de fondation, des algorithmes intégrés et des solutions ML prédéfinies que vous pouvez déployer en quelques clics
Qu’est-ce que SageMaker JumpStart ?
Amazon SageMaker JumpStart est une solution de machine learning (ML) qui peut vous aider à accélérer votre transition vers le ML. Avec SageMaker JumpStart, vous pouvez évaluer, comparer et sélectionner rapidement des FM en fonction de métriques de qualité et de responsabilité prédéfinies pour effectuer des tâches telles que la synthèse d’articles et la génération d’images. Les modèles préentraînés peuvent être entièrement adaptés à votre cas d’utilisation grâce à vos données, et vous pouvez facilement les déployer en production à l’aide de l’interface utilisateur ou du SDK. Il est également possible de partager des artefacts, notamment des modèles et des blocs-notes, au sein de votre organisation afin d’accélérer la création et le déploiement des modèles, et les administrateurs peuvent contrôler quels modèles sont visibles pour les utilisateurs de leur organisation.
Aucune de vos données n’est utilisée pour entraîner les modèles sous-jacents. En faisant en sorte que vos données soient chiffrées et ne quittent pas votre cloud privé virtuel (VPC), nous garantissons que vos données resteront privées et confidentielles. Pour plus d’informations, consultez les Questions fréquentes (FAQ).
Fonctionnement
Modèles de fondation
Algorithmes intégrés avec modèles préentraînés
Solutions
Partage d’artefacts ML
Les avantages de SageMaker JumpStart
Modèles de fondation publics
Algorithmes de ML intégrés
Solutions personnalisables
Meilleure collaboration
Intégration d’Amazon SageMaker HyperPod
SageMaker HyperPod prend désormais en charge le déploiement de modèles de fondation à poids ouvert à partir de SageMaker JumpStart directement sur vos clusters SageMaker HyperPod en quelques étapes simples.
Fonctionnalités d’Amazon SageMaker JumpStart
Modèles de fondation
Explorez les nombreux modèles de fondation propriétaires et accessibles au public mis aux point par des fournisseurs de modèles comme AI21 Labs, Cohere, Databricks, Hugging Face, Meta, Mistral AI, Stability AI et Alexa pour effectuer un large éventail de tâches telles que la synthèse d’articles et la génération de texte, d’images ou de vidéos.
Accéder à des centaines d’algorithmes intégrés
SageMaker JumpStart propose des centaines d’algorithmes intégrés avec des modèles préentraînés provenant de hubs de modèles, notamment TensorFlow Hub, PyTorch Hub, Hugging Face et MxNet GluonCV. Vous pouvez également accéder aux algorithmes intégrés à l’aide du SDK Python de SageMaker. Les algorithmes intégrés couvrent les tâches courantes de ML, telles que la classification des données (image, texte, tableau) et l’analyse des sentiments.
Solutions préconçues pour les cas d’utilisation courants
SageMaker JumpStart fournit en un seul clic des solutions de bout en bout pour de nombreux cas d’utilisation courants du machine learning tels que la prévision de la demande, la prédiction des taux de crédit, la détection des fraudes et la vision par ordinateur.