Perché scegliere SageMaker JumpStart?
Amazon SageMaker JumpStart è un hub di machine learning (ML) che può contribuire ad accelerare il percorso verso il ML. Con SageMaker JumpStart, è possibile valutare, confrontare e selezionare rapidamente i FM in base a parametri predefiniti di qualità e responsabilità per eseguire attività come il riepilogo degli 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. Puoi anche condividere artefatti, inclusi modelli e notebook, all'interno della tua organizzazione per accelerare la creazione e l'implementazione dei modelli, mentre gli amministratori possono controllare quali modelli sono visibili agli utenti all'interno della loro organizzazione.
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
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Modelli di base
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Algoritmi integrati con modelli pre-addestrati
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Soluzioni
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Condivisione degli artefatti di ML
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Modelli di base
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Algoritmi integrati con modelli pre-addestrati
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Soluzioni
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Condivisione degli artefatti di ML
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Modelli di base
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Condivisione degli artefatti di ML
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Vantaggi di SageMaker JumpStart
Funzionalità di Amazon SageMaker JumpStart
Modelli di fondazione
Esplora numerosi modelli di fondazioni proprietari e disponibili al pubblico di fornitori di modelli 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. 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.
Soluzioni precreate per casi di 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.