Mengapa Harus SageMaker JumpStart?
Amazon SageMaker JumpStart adalah hub machine learning (ML) yang dapat membantu Anda mempercepat perjalanan ML Anda. Dengan SageMaker JumpStart, Anda dapat mengevaluasi, membandingkan, dan memilih FM dengan cepat berdasarkan metrik kualitas dan tanggung jawab yang telah ditentukan sebelumnya untuk melakukan tugas, seperti peringkasan artikel dan pembuatan gambar. Model yang telah dilatih sebelumnya sepenuhnya dapat disesuaikan untuk kasus penggunaan Anda dengan data Anda, dan Anda dapat dengan mudah menerapkannya ke dalam produksi dengan antarmuka pengguna atau SDK. Selain itu, Anda dapat membagikan artefak ML, termasuk model ML dan notebook, dalam organisasi Anda untuk mempercepat pembangunan dan deployment model ML.
Tidak ada data Anda yang digunakan untuk melatih model yang mendasarinya. Karena semua data dienkripsi dan tidak meninggalkan cloud privat virtual (VPC), Anda boleh yakin bahwa data Anda akan tetap pribadi dan rahasia. Lihat FAQ untuk informasi selengkapnya.
Cara kerja
-
Model dasar
-
Algoritme bawaan dengan model pralatih
-
Solusi
-
Berbagi artefak ML
-
Model dasar
-
-
Algoritme bawaan dengan model pralatih
-
-
Solusi
-
-
Berbagi artefak ML
-
Cara kerja
-
Model dasar
-
Algoritme bawaan dengan model pralatih
-
Solusi
-
Berbagi artefak ML
-
Model dasar
-
-
Algoritme bawaan dengan model pralatih
-
-
Solusi
-
-
Berbagi artefak ML
-
Keuntungan SageMaker JumpStart
Fitur Amazon SageMaker JumpStart
-
Model Fondasi
-
Algoritma bawaan
-
Solusi prabangun
-
Model Fondasi
-
Model Fondasi
Jelajahi berbagai model fondasi yang tersedia eksklusif dan umum untuk melakukan beragam tugas seperti peringkasan artikel dan pembuatan teks, gambar, atau video. Karena sudah dilatih sebelumnya, model dasar dapat membantu menurunkan biaya pelatihan dan infrastruktur serta memungkinkan kustomisasi untuk kasus penggunaan Anda.
-
Algoritma bawaan
-
Akses ratusan algoritma bawaan
SageMaker JumpStart menyediakan ratusan algoritma bawaan dengan model pralatih dari hub model, termasuk TensorFlow Hub, PyTorch Hub, Hugging Face, dan MxNet GluonCV. Anda juga dapat mengakses algoritme bawaan menggunakan SageMaker Python SDK. Algoritma bawaan mencakup tugas ML umum, seperti klasifikasi data (gambar, teks, tabular) dan analisis sentimen.
-
Solusi prabangun
-
Solusi prabangun untuk kasus pengguna umum
SageMaker JumpStart menyediakan solusi ujung ke ujung hanya dengan satu klik untuk banyak kasus penggunaan machine learning umum seperti perkiraan permintaan, prediksi tingkat kredit, deteksi kecurangan, dan penglihatan komputer.Pelajari solusi prabangun selengkapnya