게시된 날짜: Nov 10, 2022
오늘부터 Amazon SageMaker JumpStart는 두 개의 추가 최첨단 기본 모델인 텍스트 생성 위한 Bloom 및 이미지 생성을 위한 Stable Diffusion을 제공합니다. 고객은 SageMaker Studio 내부의 SageMaker Python SDK API 및 SageMaker JumpStart UI를 통해 새롭게 추가된 모델에 액세스할 수 있습니다.
Bloom 모델은 46개의 다른 언어에 대해 문장을 완료하거나 긴 단락을 생성하는 데 사용할 수 있으며 생성된 텍스트는 종종 사람이 쓴 텍스트와 별 차이 없이 나타납니다. 이번 릴리스에는 텍스트 생성을 위한 Bloom-560m, Bloom-1b1 및 Bloom-1b7 모델이 포함되어 있습니다. Stable diffusion은 지정된 텍스트에서 이미지를 생성하며 입력 텍스트와 유사하게 재현하는 현실적인 이미지로 유명합니다.
Amazon SageMaker JumpStart는 SageMaker의 기계 학습(ML) 허브로, 350개 이상의 기본 제공 알고리즘, 사전 훈련된 모델 및 사전 구축된 솔루션 템플릿을 제공하여 고객이 ML을 빠르게 시작하는 데 도움이 됩니다. JumpStart에서 호스팅되는 사전 훈련된 모델은 TensorFlow, PyTorch, Hugging Face 및 MXNet 같은 인기 모델 허브의 State-of-the-Art(SOTA) 공개 모델로, 객체 탐지, 텍스트 분류 및 텍스트 생성 같은 인기 ML 작업을 지원합니다. 데이터 사이언티스트 및 ML 전문가가 빠르고 안전하게 시작할 수 있도록 콘텐츠가 AWS 리포지토리에 저장되며 SageMaker 기능과 호환 가능한 훈련 및 추론 스크립트가 포함됩니다. 고객은 자체 데이터를 사용하여 모델을 미세 조정하거나 추론을 위해 있는 그대로 배포할 수 있습니다.
이러한 모든 모델은 Amazon SageMaker가 제공되는 모든 리전에서 사용할 수 있습니다.
각 모델을 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 Bloom 출시 블로그 및 Stable Diffusion 출시 블로그를 참조하세요. SageMaker JumpStart에서 사용할 수 있는 모든 모델을 찾아보려면 SageMaker JumpStart ML 허브를 방문하세요.