Amazon SageMaker JumpStart
Hub de machine learning (ML) com modelos de base, algoritmos integrados e soluções de ML pré-criadas que você pode implantar com apenas alguns cliques
Por que usar o SageMaker JumpStart?
O Amazon SageMaker JumpStart é um hub de machine learning (ML) que pode ajudar você a acelerar sua jornada de ML. Com o SageMaker JumpStart, é possível avaliar, comparar e selecionar FMs de forma rápida, com base em métricas de qualidade e responsabilidade predefinidas para executar tarefas como o resumo de artigos e a geração de imagens. Os modelos pré-treinados são totalmente personalizáveis para seu caso de uso com seus dados, e você pode implantá-los facilmente no ambiente de produção com a interface do usuário ou o SDK. Você também pode compartilhar artefatos, incluindo modelos e cadernos, em sua organização para acelerar a criação e a implantação de modelos, e os administradores podem controlar quais modelos são visíveis para os usuários em suas organizações.
Nenhum dos seus dados é usado para treinar os modelos subjacentes. Como todos os dados são criptografados e não saem da sua nuvem privada virtual (VPC), você pode ter a certeza de que os seus dados permanecerão privados e confidenciais. Confira as perguntas frequentes para obter mais informações.
Como funciona
Modelos de base
Algoritmos integrados com modelos pré-treinados
Soluções
Compartilhamento de artefatos de ML
Benefícios do SageMaker JumpStart
Modelos de base disponíveis ao público
Algoritmos de ML integrados
Soluções personalizáveis
Colaboração de suporte
Integração ao Amazon SageMaker HyperPod
O SageMaker HyperPod agora é compatível com a implantação de modelos de base de pesos abertos do SageMaker JumpStart diretamente em seus clusters do SageMaker HyperPod em apenas algumas etapas fáceis.
Atributos do Amazon SageMaker JumpStart
Modelos de base
Analise vários modelos de base proprietários e publicamente disponíveis de provedores de modelos, como AI21 Labs, Cohere, Databricks, Hugging Face, Meta, Mistral AI, Stability AI e Alexa, para realizar uma ampla variedade de tarefas, como resumo de artigos e geração de texto, imagem ou vídeo.
Acesse centenas de algoritmos integrados
O SageMaker JumpStart fornece centenas de algoritmos integrados com modelos pré-treinados de hubs de modelos, como TensorFlow Hub, PyTorch Hub, HuggingFace e MxNet GluonCV. Você também pode acessar algoritmos integrados usando o SageMaker Python SDK. Os algoritmos integrados abrangem tarefas comuns de ML, como classificações de dados (imagem, texto, tabulares) e análise de sentimentos.
Soluções pré-integradas para casos de uso comuns
O SageMaker JumpStart fornece soluções completas com um clique para muitos casos comuns de uso de machine learning, como previsão de demanda, previsão de taxa de crédito, detecção de fraudes e visão computacional.