投稿日: Dec 8, 2020
Amazon SageMaker JumpStart は、一般的なユースケース向けの構築済みソリューションと人気のあるモデル動物園のオープンソースモデルを使用して、機械学習 (ML) アプリケーションを簡単かつ迅速に市場に投入する際に役立ちます。
今日、多くの ML デベロッパーは、機械学習を始めるのが難しいと感じています。これらの ML デベロッパーは、モデルを稼働させ、ソリューションに統合してビジネス上の問題を解決したいと考えています。ただし、モデルを構築、トレーニング、デプロイし、さまざまなコンポーネントをつなぎ合わせるプロセスは、機械学習に不慣れな場合、経験豊富な実務家や ML デベロッパーでも数か月以上かかる場合があります。
容易に開始するために、Amazon SageMaker JumpStart は、不正検出、予知保全、需要予測などの最も一般的なユースケース向けの一連のソリューションを提供し、数回クリックするだけで簡単にデプロイできます。ソリューションは完全にカスタマイズ可能であり、AWS CloudFormation テンプレートとリファレンスアーキテクチャの使用を紹介しているため、ML の導入を加速できます。Amazon SageMaker JumpStart は、PyTorch Hub や TensorFlow Hub などの人気のあるモデル動物園から得た 150 個を超える事前トレーニング済みモデルに対して、ワンクリックデプロイと微調整も提供します。ワンクリックのデプロイおよび微調整機能は、自然言語処理、オブジェクト検出、および画像分類モデルで利用できるため、独自のユースケースに合わせてオープンソースモデルをデプロイする時間を最小限に抑えることができます。