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 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. 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 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 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
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Algorithmes intégrés avec modèles pré-entraînés
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Les avantages de SageMaker JumpStart
Fonctionnalités d’Amazon SageMaker JumpStart
Modèles de base
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 du ressenti client.
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.