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# Optimieren von öffentlich verfügbaren Basismodellen mit der `JumpStartEstimator`-Klasse
<a name="jumpstart-foundation-models-use-python-sdk-estimator-class"></a>

**Anmerkung**  
Anweisungen zur Optimierung von Basismodellen in einem privaten, kuratierten Hub finden Sie unter [Optimieren kuratierter Hub-Modelle](jumpstart-curated-hubs-fine-tune.md).

Mithilfe des SDK können Sie einen integrierten Algorithmus oder ein vortrainiertes Modell in nur wenigen Codezeilen feinabstimmen. SageMaker Python

1. Suchen Sie zunächst die Modell-ID für das Modell Ihrer Wahl in der Tabelle [In vortrainierte Modelle integrierte Algorithmen](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/doc_utils/pretrainedmodels.html). 

1. Definieren Sie anhand der Modell-ID Ihren Trainingsjob als JumpStart Schätzer.

   ```
   from sagemaker.jumpstart.estimator import JumpStartEstimator
   
   model_id = {{"huggingface-textgeneration1-gpt-j-6b"}}
   estimator = JumpStartEstimator(model_id=model_id)
   ```

1. Führen Sie `estimator.fit()` auf Ihrem Modell aus und verweisen Sie dabei auf die Trainingsdaten, die für die Optimierung verwendet werden sollen.

   ```
   estimator.fit(
       {"train": {{training_dataset_s3_path}}, "validation": {{validation_dataset_s3_path}}}
   )
   ```

1. Verwenden Sie dann die `deploy`-Methode, um Ihr Modell automatisch für die Inferenz bereitzustellen. In diesem Beispiel verwenden wir das GPT-J-6B-Modell von Hugging Face.

   ```
   predictor = estimator.deploy()
   ```

1. Anschließend können Sie mit der `predict`-Methode eine Inferenz mit dem bereitgestellten Modell ausführen.

   ```
   question = {{"What is Southern California often abbreviated as?"}}
   response = predictor.predict(question)
   print(response)
   ```

**Anmerkung**  
In diesem Beispiel wird das Basismodell GPT-J 6B verwendet, das für eine Vielzahl von Anwendungsfällen zur Textgenerierung geeignet ist, darunter die Beantwortung von Fragen, Erkennung benannter Entitäten, Zusammenfassung und mehr. Weitere Informationen zu Anwendungsfällen für Modelle finden Sie unter [Verfügbare Basismodelle](jumpstart-foundation-models-latest.md).

Sie können optional Modellversionen oder Instance-Typen angeben, wenn Sie Ihren `JumpStartEstimator` erstellen. Weitere Hinweise zur `JumpStartEstimator ` Klasse und ihren Parametern finden Sie unter [JumpStartEstimator](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/inference/model.html#sagemaker.jumpstart.estimator.JumpStartEstimator).

## Standard-Instance-Typen überprüfen
<a name="jumpstart-foundation-models-use-python-sdk-estimator-class-instance-types"></a>

Sie können bei der Optimierung eines vortrainierten Modells mithilfe der `JumpStartEstimator`-Klasse optional bestimmte Modellversionen oder Instance-Typen einbeziehen. Alle JumpStart Modelle haben einen Standard-Instanztyp. Rufen Sie den standardmäßigen Trainings-Instance-Typ mit dem folgenden Code ab:

```
from sagemaker import instance_types

instance_type = instance_types.retrieve_default(
    model_id=model_id,
    model_version=model_version,
    scope={{"training"}})
print(instance_type)
```

Mit der `instance_types.retrieve()` Methode können Sie alle unterstützten Instanztypen für ein bestimmtes JumpStart Modell anzeigen.

## Standard-Hyperparameter überprüfen
<a name="jumpstart-foundation-models-use-python-sdk-estimator-class-hyperparameters"></a>

Um die für das Training verwendeten Standard-Hyperparameter zu überprüfen, können Sie die `retrieve_default()`-Methode aus der `hyperparameters`-Klasse verwenden.

```
from sagemaker import hyperparameters

my_hyperparameters = hyperparameters.retrieve_default(model_id=model_id, model_version=model_version)
print(my_hyperparameters)

# Optionally override default hyperparameters for fine-tuning
my_hyperparameters["epoch"] = "3"
my_hyperparameters["per_device_train_batch_size"] = "4"

# Optionally validate hyperparameters for the model
hyperparameters.validate(model_id=model_id, model_version=model_version, hyperparameters=my_hyperparameters)
```

Weitere Informationen über verfügbare Hyperparameter finden Sie unter [Häufig unterstützte Hyperparameter bei der Optimierung](jumpstart-foundation-models-fine-tuning.md#jumpstart-foundation-models-fine-tuning-hyperparameters).

## Standard-Metrikdefinitionen überprüfen
<a name="jumpstart-foundation-models-use-python-sdk-estimator-class-metric-definitions"></a>

Sie können auch die standardmäßigen Metrikdefinitionen überprüfen:

```
print(metric_definitions.retrieve_default(model_id=model_id, model_version=model_version))
```