Amazon SageMaker JumpStart

Un hub di machine learning (ML) con modelli di base e soluzioni di ML predefinite implementabili in pochi clic

Modelli di base dei fornitori di modelli più popolari per la generazione di testo e immagini completamente personalizzabili

Accesso a centinaia di algoritmi integrati con modelli pre-addestrati da hub di modelli popolari

 

Soluzioni completamente personalizzabili per casi d'uso comuni con architetture di riferimento per accelerare il percorso verso il ML

Condivsione di notebook e modelli di ML in tutta l'organizzazione per accelerare la creazione e l'implementazione di modelli di ML

Amazon SageMaker JumpStart è un hub di machine learning (ML) che può contribuire ad accelerare il percorso verso il ML. Con SageMaker JumpStart, puoi accedere a modelli pre-addestrati, inclusi i modelli di base, per eseguire attività come la sintesi di articoli e la generazione di immagini. I modelli pre-addestrati sono completamente personalizzabili in base al tuo caso d'uso con i tuoi dati e possono essere facilmente implementati nella produzione con l'interfaccia utente o l'SDK. Inoltre, puoi accedere a soluzioni predefinite per risolvere casi d'uso comuni e condividere artefatti di ML, tra cui modelli e notebook di ML, all'interno dell'organizzazione per accelerare la creazione e l'implementazione di modelli di ML.

Nessuno dei tuoi dati 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 base
  • Algoritmi integrati con modelli pre-addestrati
  • Soluzioni
  • Diagramma: Come funziona la soluzione
  • Condivisione degli artefatti di ML
  • Diagramma: Come funziona la condivisione degli artefatti di ML

Modelli di base

SageMaker JumpStart offre numerosi modelli di base proprietari e disponibili al pubblico di vari fornitori di modelli. I modelli di base sono modelli di ML di grandi dimensioni che contengono miliardi di parametri e sono pre-addestrati su terabyte di dati di testo e immagini, consentendo di eseguire un'ampia gamma di attività, dalla sintesi di articoli alla generazione di video, testi e immagini. Essendo pre-addestrati, i modelli di base possono contribuire a ridurre i costi di addestramento e infrastruttura pur consentendo la personalizzazione in funzione dello specifico caso d'uso.

Esplora i modelli di base disponibili »

I modelli di fondazione sono disponibili tramite SageMaker.

Meta

Algoritmi integrati

SageMaker JumpStart fornisce centinaia di algoritmi integrati con modelli pre-addestrati da hub di modelli, inclusi TensorFlow Hub, PyTorch Hub, HuggingFace e MxNet GluonCV. Puoi accedere agli algoritmi integrati anche con l'SDK SageMaker Python. Gli algoritmi integrati coprono attività comuni di ML, come le classificazioni dei dati (immagine, testo, tabella) e l'analisi del sentiment.

Scopri di più sugli algoritmi integrati »

Soluzioni predefinite

Le soluzioni predefinite possono essere utilizzate per i casi d'uso comuni e sono completamente personalizzabili.

Ulteriori informazioni sulle soluzioni predefinite »

Clienti

Canva
"In Canva, la nostra missione è consentire al mondo di progettare e rendere facile per chiunque creare qualcosa di bello su qualsiasi dispositivo. Con l'IA generativa, aiutiamo gli utenti a dare vita alle proprie idee con il minor attrito possibile. Grazie a SageMaker JumpStart, siamo in grado di consentire ai nostri team di iniziare con l'IA generativa e testare vari modelli di base. Nel nostro hackathon globale, i Canvanauti sono stati in grado di implementare facilmente un'ampia varietà di modelli di base e di avviare i propri progetti. È stata una parte fondamentale del successo del nostro hackathon".

Nic Wittison, Engineering Lead for AI Products, Canva

Dovetail
"Dovetail aiuta le organizzazioni a migliorare la qualità dei loro prodotti e servizi grazie a una migliore comprensione dei loro clienti. Con Amazon SageMaker JumpStart, siamo in grado di accedere, testare e implementare facilmente modelli di base all'avanguardia. Abbiamo utilizzato AI21 Jurassic-2 Mid per ottimizzare il riepilogo e siamo riusciti a integrarlo nella nostra applicazione SaaS in poche settimane, anziché impiegare mesi per l'implementazione. I nostri clienti possono ora ricavare in modo efficiente e comprendere gli approfondimenti dai loro dati, mantenendo la privacy e la sicurezza dei dati stessi".

Chris Manouvrier, Enterprise Architect Manager presso Dovetail

Lexitas
"I nostri clienti dispongono di migliaia di documenti legali e il processo di analisi di questi documenti è noioso e richiede molto tempo. Spesso non c'è un modo per ottenere rapidamente risposte, ad esempio capire chi ha posto una domanda in una deposizione. Ora, con Amazon SageMaker JumpStart, possiamo accedere a modelli di base all'avanguardia per alimentare i nostri prodotti in modo che i clienti possano affrontare una varietà di casi d'uso, come il rilevamento delle contraddizioni e la ricerca semantica, attraverso migliaia di documenti contemporaneamente. Gli avvocati possono ora sfruttare le trascrizioni precedenti per prepararsi a eventi futuri, mantenendo al contempo rigorose esigenze di sicurezza e conformità".

Jason Primuth, Chief Innovation Officer, Lexitas

Tyson
"In Tyson Foods siamo sempre alla ricerca di nuovi modi per sfruttare il machine learning (ML) nel processo di produzione al fine di incrementare la produttività. Utilizziamo i modelli di classificazione delle immagini per identificare i prodotti della catena di produzione che richiedono etichette di confezionamento. Tuttavia, a cadenza regolare, era necessario addestrare nuovamente i modelli di classificazione delle immagini con i nuovi dati ottenuti dal campo. Amazon SageMaker JumpStart permette ai data scientist di condividere i modelli di ML con gli ingegneri dell'assistenza, così ora possono addestrare essi stessi i modelli con i nuovi dati senza scrivere nuovo codice. Tutto ciò accelera il time-to-market delle soluzioni di ML, promuove le migliorie continue e incrementa la produttività."

Rahul Damineni, Specialist Data Scientist presso Tyson Foods

Mission Automate
"Grazie ad Amazon SageMaker JumpStart, siamo in grado di lanciare soluzioni ML in pochi giorni per soddisfare le esigenze in termini di previsioni basate su machine learning in modo più rapido e affidabile".

Alex Panait, CEO di Mission Automate

Mycase
"Grazie ad Amazon SageMaker JumpStart, riusciamo ad avere punti di partenza migliori che ci consentono di distribuire una soluzione di ML per i nostri casi d'uso in 4-6 settimane anziché 3-4 mesi".

Gus Nguyen, Software Engineer presso MyCase

Pivotree
"Con Amazon SageMaker JumpStart, siamo in grado di creare più rapidamente applicazioni di ML, come il rilevamento automatico di anomalie o la classificazione di oggetti, e avviare soluzioni dal proof of concept alla produzione nel giro di pochi giorni".

Milos Hanzel, Platform Architect presso Pivotree 

Nozioni di base su SageMaker JumpStart

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Esercizi pratici

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Tutorial dettagliato per iniziare a usare SageMaker JumpStart

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Scopri come utilizzare SageMaker JumpStart per i casi d'uso

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