Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Beispiel-Notebooks
In den folgenden Notizbüchern zur Textgenerierung, Bildgenerierung und Modellanpassung finden Sie schrittweise Beispiele zur Verwendung öffentlich verfügbarer JumpStart Foundation-Modelle mit dem SageMaker Python SDK.
Anmerkung
Proprietäre und öffentlich verfügbare JumpStart Foundation-Modelle haben unterschiedliche Workflows für die SageMaker Python KI-SDK-Bereitstellung. Entdecken Sie über Amazon SageMaker Studio Classic oder die SageMaker KI-Konsole Beispiel-Notebooks des proprietären Foundation-Modells. Weitere Informationen finden Sie unter JumpStart Verwendung des Foundation-Modells.
Sie können das Amazon SageMaker AI-Beispiel-Repository klonen
Zeitreihenprognosen
Mit den Chronos-Modellen können Sie Zeitreihendaten vorhersagen. Sie basieren auf der Sprachmodellarchitektur. Verwenden Sie das Notizbuch
Weitere Informationen über die verfügbaren Chronos-Modelle finden Sie unter Verfügbare Basismodelle.
Textgenerierung
Entdecken Sie Beispiel-Notebooks zur Textgenerierung, einschließlich Anleitungen zu allgemeinen Workflows zur Textgenerierung, mehrsprachiger Textklassifizierung, Batch-Inferenz in Echtzeit, Few-Shot-Lernen, Chatbot-Interaktionen und mehr.
-
SageMaker JumpStart Basismodelle — HuggingFace Text2Text-Generierung mit FLAN-T5 XL als Beispiel
-
SageMaker JumpStart Grundmodelle —, Lernen GPT-J GPT-Neo Few-shot
-
Einführung in SageMaker JumpStart - Textgenerierung mit Mistral-Modellen
-
Einführung in SageMaker JumpStart - Textgenerierung mit Falcon-Modellen
Bildgenerierung
Beginnen Sie mit Stable-Diffusion-Modellen zur Text-zu-Bild-Generierung, lernen Sie, wie Sie ein Inpainting-Modell einsetzen, und experimentieren Sie mit einem einfachen Workflow, um Bilder von Ihrem Hund zu erzeugen.
Modellanpassung
Manchmal erfordert ein Anwendungsfall eine stärkere Anpassung des Grundlagenmodells für bestimmte Aufgaben. Weitere Informationen zu Ansätzen zur Modellanpassung finden Sie unter Anpassung des Basismodells oder in einem der folgenden Beispiel-Notebooks.
