Os modelos Flux.2-Small-Decoder e Gemma-4-12b-IT já estão disponíveis no Amazon SageMaker JumpStart
O decodificador Flux.2-Small-Decoder da Black Forest Labs e os modelos Gemma-4-12b-IT do Google agora estão disponíveis no Amazon SageMaker JumpStart, expandindo o portfólio de modelos básicos disponíveis para clientes da AWS. Esses dois modelos oferecem recursos especializados que abrangem geração eficiente de imagens, decodificação e compreensão multimodal unificada, permitindo que os clientes implantem soluções de IA escaláveis e de alto desempenho na infraestrutura da AWS.
O Flux.2-Small-Decoder é otimizado para uma decodificação de imagem mais rápida com menor uso de VRAM em pipelines de geração de imagens FLUX.2. É um decodificador VAE destilado que serve como um substituto imediato para o decodificador FLUX.2 padrão, fornecendo velocidade de decodificação aproximadamente 1,4 vezes mais rápida com consumo de VRAM 1,4 vezes menor com perda de qualidade mínima a zero. Os benefícios aumentam em resoluções mais altas, onde o decodificador processa mais pixels, tornando-o ideal para workloads de geração de imagens de nível de produção em grande escala.
O gemma-4-12b-IT se destaca no entendimento multimodal unificado em entradas de texto, imagem e áudio com suporte nativo para chamadas de funções e fluxos de trabalho de agentes. Ele apresenta uma arquitetura sem codificador, na qual todas as modalidades fluem diretamente para um único transformador somente para decodificador, oferecendo desempenho próximo ao modelo MoE maior de 26 GB do Google com menos da metade do consumo de memória. Compacto o suficiente para funcionar com 16 GB de RAM, ele permite experiências poderosas multimodais e agentes para implantações corporativas.
Com o SageMaker JumpStart, os clientes podem implantar qualquer um desse modelos com apenas alguns cliques para abordar casos de uso de IA específicos.
Para começar a usar esses modelos, navegue até o catálogo de modelos do SageMaker JumpStart no SageMaker Studio ou use o SageMaker Python SDK para implantá-los na sua conta da AWS. Para obter mais informações sobre a implantação e o uso de modelos de base no SageMaker JumpStart, consulte a documentação do Amazon SageMaker JumpStart.