Publicado: Nov 10, 2022
A partir de hoje, o Amazon SageMaker JumpStart oferece mais dois modelos básicos de última geração: o Bloom, para geração de texto, e o Stable Diffusion, para geração de imagens. Os clientes podem acessar os modelos adicionados recentemente usando as APIs do SageMaker Python SDK e a IU do SageMaker JumpStart dentro do SageMaker Studio.
O Bloom pode ser usado para concluir uma sentença ou gerar longos parágrafos em 46 idiomas diferentes. O texto gerado frequentemente é indistinguível de um texto escrito por humanos. Esta versão inclui os modelos de geração de texto Bloom-560m, Bloom-1b1 e Bloom-1b7. O Stable Diffusion gera imagens a partir de um texto e é conhecido por suas imagens realistas bastante semelhantes ao texto informado.
O Amazon SageMaker JumpStart é o hub de machine learning (ML) do SageMaker que oferece mais de 350 algoritmos incorporados, modelos pré-treinados e modelos de solução predefinidos que ajudam os clientes a começar a usar ML em pouco tempo. Os modelos pré-treinados hospedados no JumpStart são modelos State-of-the-Art (SOTA – De Última Geração) disponíveis publicamente de hubs de modelos populares como TensorFlow, PyTorch, Hugging Face e MXNet, e apoiam tarefas comuns de ML como detecção de objetos, classificação de textos e geração de textos. Para ajudar cientistas de dados e profissionais de ML a começar a usar com rapidez e segurança, os conteúdos são armazenados em um repositório da AWS e incluem treinamento e scripts de inferência compatíveis com os recursos do SageMaker. Os clientes podem ajustar os modelos usando seus próprios dados ou implantá-los como estão para realizar inferências.
Todos esses modelos podem ser usados em todas as regiões em que o Amazon SageMaker está disponível.
Para saber mais sobre como usar cada modelo, consulte o blog sobre o lançamento do Bloom e o blog sobre o lançamento do Stable Diffusion. Para navegar por todos os modelos disponíveis no SageMaker JumpStart, acesse o hub de ML do SageMaker JumpStart.