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# Verwenden Sie Foundation-Modelle mit dem SDK SageMaker Python
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Alle JumpStart Foundation-Modelle sind für die programmatische Bereitstellung mithilfe des SageMaker Python SDK verfügbar.

Um öffentlich verfügbare Basismodelle bereitzustellen, können Sie deren Modell-ID verwenden. Sie finden das Modell IDs für alle öffentlich verfügbaren Foundation-Modelle in der Tabelle mit [integrierten Algorithmen mit vortrainiertem Modell](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/doc_utils/pretrainedmodels.html). Suchen Sie in der **Suchleiste** nach dem Namen eines Basismodells. Verwenden Sie das Drop-down-Menü **Einträge anzeigen** oder die Seitennummerierung, um durch die verfügbaren Modelle zu navigieren.

Proprietäre Modelle müssen nach dem Abonnieren des Modells in AWS Marketplace unter Verwendung der Modellpaketinformationen bereitgestellt werden. 

Die Liste der JumpStart verfügbaren Modelle finden Sie unter[Verfügbare Basismodelle](jumpstart-foundation-models-latest.md).

**Wichtig**  
Einige Grundlagenmodelle erfordern die ausdrückliche Annahme einer Endbenutzer-Lizenzvereinbarung (EULA). Weitere Informationen finden Sie unter [Annahme der EULA mit dem SDK SageMaker Python](jumpstart-foundation-models-choose.md#jumpstart-foundation-models-choose-eula-python-sdk).

In den folgenden Abschnitten wird gezeigt, wie öffentlich verfügbare Basismodelle mithilfe der `JumpStartEstimator`-Klasse optimiert werden und wie öffentlich verfügbare Basismodelle mithilfe der `JumpStartModel`-Klasse und proprietäre Basismodelle mithilfe der `ModelPackage`-Klasse bereitgestellt werden.

**Topics**
+ [Optimieren von öffentlich verfügbaren Basismodellen mit der `JumpStartEstimator`-Klasse](jumpstart-foundation-models-use-python-sdk-estimator-class.md)
+ [Bereitstellen öffentlich verfügbarer Basismodelle mit der `JumpStartModel`-Klasse](jumpstart-foundation-models-use-python-sdk-model-class.md)
+ [Bereitstellen proprietärer Basismodelle mit der `ModelPackage`-Klasse](jumpstart-foundation-models-use-python-sdk-proprietary.md)