Amazon SageMaker JumpStart
Un hub di machine learning (ML) con modelli di fondazione e soluzioni di ML predefinite implementabili in pochi clic
Perché scegliere SageMaker JumpStart?
Amazon SageMaker JumpStart è un hub di machine learning (ML) che contribuisce ad accelerare il percorso verso il machine learning. Con SageMaker JumpStart, è possibile valutare, confrontare e selezionare rapidamente i modelli di fondazione (FM) in base a metriche predefinite di qualità e responsabilità per eseguire attività come il riepilogo degli articoli e la generazione di immagini. I modelli pre-addestrati sono completamente personalizzabili con i dati in base al caso d'uso e possono essere facilmente implementati nella produzione tramite l'interfaccia utente o il Software Development Kit (SDK). È anche possibile condividere artefatti, inclusi modelli e notebook, all'interno dell'organizzazione per accelerare la creazione e l'implementazione dei modelli, mentre gli amministratori possono controllare quali modelli sono visibili agli utenti all'interno della propria organizzazione.
Nessuno dato viene utilizzato per addestrare i modelli sottostanti. Poiché tutti i dati sono crittografati e non escono dal tuo cloud privato virtuale (VPC), i tuoi dati rimangono privati e riservati. Consulta le domande frequenti per ulteriori informazioni.
Come funziona
Modelli di fondazione
Algoritmi integrati con modelli pre-addestrati
Soluzioni
Condivisione degli artefatti di ML
Vantaggi di SageMaker JumpStart
Modelli di fondazione disponibili pubblicamente
Algoritmi di ML integrati
Soluzioni personalizzabili
Supporto per la collaborazione
Integrazione con Amazon SageMaker HyperPod
Ora SageMaker HyperPod supporta l'implementazione di FM open weight da SageMaker JumpStart direttamente nei cluster SageMaker HyperPod in pochi semplici passaggi.
Funzionalità di Amazon SageMaker JumpStart
Modelli di fondazione
Esplora i numerosi modelli di fondazione proprietari e disponibili al pubblico offerti da fornitori come AI21 Labs, Cohere, Databricks, Hugging Face, Meta, Mistral AI, Stability AI e Alexa per eseguire una vasta gamma di attività come il riepilogo degli articoli e la generazione di testo, immagini o video.
Accedi a centinaia di algoritmi integrati
SageMaker JumpStart fornisce centinaia di algoritmi integrati con modelli pre-addestrati da hub di modelli, inclusi TensorFlow Hub, PyTorch Hub, Hugging Face e MxNet GluonCV. È possibile accedere agli algoritmi integrati anche attraverso Amazon SageMaker Python SDK. Gli algoritmi integrati coprono attività ordinarie di ML, come le classificazioni dei dati (immagine, testo, tabella) e l'analisi del sentiment.
Soluzioni predefinite per casi d'uso comune
SageMaker JumpStart offre soluzioni complete con un clic per molti casi d'uso comuni di machine learning, come la previsione della domanda, la previsione dei tassi di credito, il rilevamento delle frodi e la visione artificiale.