Amazon SageMaker JumpStart
Un centre de machine learning (ML) avec des modèles de base, des algorithmes intégrés et des solutions ML prédéfinies que vous pouvez déployer en quelques clics
Des modèles de provenant de fournisseurs renommés, permettant ainsi de créer de texte et d'images entièrement personnalisables
Des centaines d'algorithmes intégrés avec des modèles pré-entraînés provenant de centres de modèles renommés
Des solutions entièrement personnalisables pour les cas d'utilisation courants avec des architectures de référence pour accélérer votre transition vers le ML
Partagez des modèles et des blocs-notes ML au sein de votre organisation pour accélérer la création et le déploiement de modèles ML
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 accéder à des modèles pré-entraînés, y compris des modèles de base, pour effectuer des tâches telles que la synthèse d'articles et la génération d'images. Les modèles pré-entraînés 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. De plus, vous pouvez accéder à des solutions prédéfinies pour résoudre des cas d'utilisation courants et partager des artefacts de machine learning, notamment des modèles ML et des blocs-notes, au sein de votre organisation afin d'accélérer la création et le déploiement de modèles ML.
Aucune de vos données n'est utilisée pour former 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 pages de Questions fréquentes (FAQ).
Fonctionnement
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Modèles de base
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Algorithmes intégrés avec modèles pré-entraînés
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Solutions
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Partage d'artefacts ML
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Modèles de base
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Algorithmes intégrés avec modèles pré-entraînés
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Solutions
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Partage d'artefacts ML
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Modèles de base
SageMaker JumpStart propose une large sélection de modèles de base propriétaires et accessibles publiquement qui proviennent de différents fournisseurs de modèles. Les modèles de base sont des modèles ML à grande échelle qui contiennent des milliards de paramètres et sont pré-formés sur des téraoctets de données texte et image, vous permettant ainsi d'exécuter un large éventail de tâches telles que la synthèse d'articles et la génération de texte, d'image ou de vidéo. Les modèles de base étant pré-formés, ils peuvent contribuer à réduire les coûts de formation et d'infrastructure, et permettre une certaine personnalisation en fonction de votre cas d'utilisation.
Découvrez les modèles de base disponibles »
Modèles de base disponibles avec SageMaker.
Algorithmes intégrés
SageMaker JumpStart propose des centaines d'algorithmes intégrés avec des modèles préentraînés provenant de hubs de modèles, notamment TensorFlow Hub, PyTorch Hub, HuggingFace 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 du ressenti client.
Solutions intégrées
Les solutions intégrées peuvent être utilisées pour les cas d'utilisation courants et sont entièrement personnalisables.
Clients
« Chez Canva, nous avons pour mission de permettre au monde entier de concevoir et de permettre à chacun de créer facilement quelque chose de beau sur n'importe quel périphérique. Grâce à l'IA générative, nous aidons les utilisateurs à donner vie à leurs idées avec le moins de friction possible. Grâce à SageMaker JumpStart, nous sommes en mesure de donner à nos équipes les moyens de se lancer dans l'IA générative et de tester différents modèles de base. Lors de notre hackathon mondial, les Canvanauts ont pu facilement déployer une grande variété de modèles de fondation et lancer leurs projets. Cela a joué un rôle clé dans le succès de notre hackathon. »
Nic Wittison, responsable de l'ingénierie pour les produits d'IA, Canva
« Chez Dovetail, nous aidons les organisations à améliorer la qualité de leurs produits et de leurs services grâce au pouvoir d'une meilleure compréhension de leurs clients. Avec Amazon SageMaker JumpStart, nous sommes en mesure d'accéder, de tester et de déployer facilement des modèles de base avancés. Nous avons utilisé AI21 Jurassic-2 Mid pour bénéficier d'une synthèse améliorée, puis nous avons été en mesure de l'intégrer dans notre application SaaS en quelques semaines, au lieu de prendre des mois pour la mettre en œuvre. Nos clients peuvent désormais extraire de manière efficace et comprendre les informations issues de leurs données tout en garantissant la confidentialité et la sécurité des données. »
Chris Manouvrier, responsable de l'architecture d'entreprise, Dovetail
« Nos clients ont des milliers de documents juridiques et le processus d'analyse de ces documents est long et fastidieux. Souvent, il n'existe aucun moyen d'obtenir rapidement des réponses, par exemple en comprenant qui a posé une question lors d'une déposition. Grâce à Amazon SageMaker JumpStart, nous pouvons désormais accéder à des modèles de base de pointe pour alimenter nos produits afin que les clients puissent traiter divers cas d'utilisation, tels que la détection de contradictions et la recherche sémantique, dans des milliers de documents à la fois. Les avocats peuvent désormais utiliser les transcriptions passées pour se préparer aux événements futurs, tout en respectant des exigences strictes en matière de sécurité et de conformité. »
Jason Primuth, directeur de l'innovation, Lexitas
« Chez Tyson Foods, nous continuons à rechercher de nouvelles façons d'utiliser le machine learning (ML) dans notre processus de production pour améliorer la productivité. Nous utilisons des modèles de classification d'images pour identifier les produits de la chaîne de production qui nécessitent des étiquettes d'emballage. Cependant, les modèles de classification d'images doivent être recyclés avec de nouvelles images du terrain sur une base récurrente. Amazon SageMaker JumpStart permet à nos scientifiques des données de partager des modèles ML avec des ingénieurs d'assistance afin qu'ils puissent former des modèles ML avec de nouvelles données sans écrire de code. Cela accélère la mise sur le marché des solutions ML, favorise des améliorations continues et augmente la productivité. »
Rahul Damineni, scientifique des données, Tyson Foods
« Grâce à Amazon SageMaker JumpStart, nous sommes en mesure de proposer des solutions ML en quelques jours pour répondre aux besoins de prédiction plus rapide et plus fiable du machine learning. »
Alex Panait, PDG, Mission Automate
« Grâce à Amazon SageMaker JumpStart, nous pouvons avoir de meilleurs points de départ, ce qui nous permet de déployer une solution ML pour nos propres cas d'utilisation en 4 à 6 semaines au lieu de 3 à 4 mois. »
Gus Nguyen, ingénieur logiciel, MyCase
« Avec Amazon SageMaker JumpStart, nous pouvons développer plus rapidement des applications ML dédiées notamment à la détection automatique d'anomalies ou à la classification d'objets et proposer des solutions, de la démonstration de faisabilité à la production en quelques jours seulement. »
Milos Hanzel, architecte de plateforme, Pivotree
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