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Aufgabenspezifische Modelle
JumpStart unterstützt aufgabenspezifische Modelle für fünfzehn der gängigsten Problemtypen. Von den unterstützten Problemtypen sind insgesamt dreizehn Vision- und NLP-bezogen. Es gibt acht Problemtypen, die inkrementelles Training und Feinabstimmung unterstützen. Weitere Informationen zu inkrementellem Training und Hyperparameter-Tuning finden Sie unter SageMaker AI Automatic Model Tuning. JumpStart unterstützt außerdem vier beliebte Algorithmen für die tabellarische Datenmodellierung.
Sie können Modelle von der JumpStart Landingpage in Studio oder Studio Classic aus suchen und durchsuchen. Wenn Sie ein Modell auswählen, enthält die Modelldetailseite Informationen über das Modell. Zudem können Sie Ihr Modell in wenigen Schritten trainieren und bereitstellen. Im Beschreibungsabschnitt wird beschrieben, wie Sie das Modell nutzen können, welche Arten von Eingaben und Ausgaben zu erwarten sind und welcher Datentyp für die Optimierung Ihres Modells benötigt wird.
Sie können Modelle auch programmgesteuert mit dem SageMaker Python-SDK
Die Liste der Problemtypen und Links zu ihren Beispiel-Jupyter-Notebooks sind in der folgenden Tabelle zusammengefasst.
Problemtypen | Unterstützt Inferenz mit vortrainierten Modellen | Mit einem benutzerdefinierten Datensatz trainierbar | Unterstützte Frameworks | Beispiel-Notebooks |
---|---|---|---|---|
Bildklassifizierung | Ja | Ja |
PyTorch, TensorFlow |
|
Objekterkennung | Ja | Ja | PyTorch, TensorFlow, MXNet | |
Semantische Segmentierung | Ja | Ja | MXNet | |
Instance-Segmentierung | Ja | Ja | MXNet | |
Einbettung von Bildern | Ja | Nein | TensorFlow, MXNet | |
Textklassifizierung | Ja | Ja | TensorFlow | |
Klassifizierung von Satzpaaren | Ja | Ja | TensorFlow, Hugging Face | |
Beantwortung von Fragen | Ja | Ja | PyTorch, Hugging Face | |
Erkennung benannter Entitäten | Ja | Nein | Hugging Face | |
Textzusammenfassung | Ja | Nein | Hugging Face | |
Textgenerierung | Ja | Nein | Hugging Face | |
Maschinelle Übersetzung | Ja | Nein | Hugging Face | |
Texteinbettung | Ja | Nein | TensorFlow, MXNet | |
Tabellarische Klassifikation | Ja | Ja | LightGBM,,, AutoGluon -Tabellarisch CatBoost XGBoost, Linear Learner TabTransformer |
Einführung in - Tabellarische Klassifikation JumpStart - LightGBM, CatBoost Einführung in JumpStart - Tabellarische Klassifikation -, Linear Learner XGBoost Einführung in JumpStart — Tabellarische Klassifikation — Lernende AutoGluon Einführung in JumpStart — Tabellarische Klassifikation — Lernende TabTransformer |
Tabellarische Regression | Ja | Ja | LightGBM,,, CatBoost -Tabellarisch XGBoost, Linearer AutoGluon Lerner TabTransformer |
Einführung in - Tabellarische Regression JumpStart - LightGBM, CatBoost Einführung in JumpStart — Tabellarische Regression —, Linear Learner XGBoost Einführung in JumpStart — Tabellarische Regression — Lernender AutoGluon Einführung in JumpStart — Tabellarische Regression — Lernender TabTransformer |