Amazon SageMaker AI

Guía para desarrolladores

¿Qué es Amazon SageMaker AI?
Configuración de la SageMaker IA
ML automatizado, sin código o con poco código
- SageMaker Piloto automático
  Creación de trabajos de regresión o clasificación mediante la API de AutoML
  Formato de los conjuntos de datos y tipos de problemas
  Modos de entrenamiento y algoritmos
  Métricas y validación
  Predicción e implementación de modelos
  Implementación de modelos para inferencia en tiempo real
  Ejecución por lotes de trabajos de inferencia
  Ver detalles del modelo
  Visualización de un informe de rendimiento sobre el modelo
  Cuadernos generados
  Informe de exploración de datos
  Búsqueda y ejecución del cuaderno de definición de candidatos
  Configurar el resultado de la inferencia
  Creación de un trabajo de clasificación de imágenes mediante la API de AutoML
  Formato de conjuntos de datos y métrica objetivo
  Implementación de modelos de Piloto automático
  Informe de explicabilidad
  Informe de rendimiento del modelo
  Creación de un trabajo de clasificación de texto mediante la API de AutoML
  Formato de conjuntos de datos y métrica objetivo
  Implementación de modelos de piloto automático para la predicción
  Informe de explicabilidad
  Informe de rendimiento del modelo
  Creación de un trabajo de previsión de serie temporal con la API de AutoML
  Formato de conjuntos de datos y métodos de relleno de valores que faltan
  Calendarios de días festivos nacionales
  Métricas objetivo
  Algoritmos
  Implementación y previsiones de modelos
  Previsión en tiempo real
  Previsión por lotes
  Bloc de notas de exploración de datos
  Informes generados
  Límites de recursos de previsión de series temporales
  Creación de un trabajo de afinamiento de LLM con la API de AutoML
  Modelos compatibles
  Tipos de archivos de conjuntos de datos y formato de datos de entrada
  Hiperparámetros
  Métricas
  Implementación de modelos y predicciones
  Creación de un trabajo de regresión o clasificación mediante la interfaz de usuario de Studio Classic
  Configurar los parámetros predeterminados de un experimento de Piloto automático (para administradores)
  Ejemplo de cuadernos
  Videos
  Tutoriales
  Cuotas
  Referencia de la API
- SageMaker JumpStart
  Modelos fundacionales
  Modelos disponibles
  Uso de los modelos fundacionales
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  Afinamiento de un modelo en Studio
  Implementación de un modelo en Studio
  Evaluación de un modelo en Studio
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  Studio Classic
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  Afinamiento de un modelo público
  Implementación de un modelo público
  Implementación de un modelo patentado
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  Licencias
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  Ajuste
  Afinamiento de un modelo mediante la adaptación de dominios
  Afinamiento de un modelo con instrucciones de peticiones
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  Evaluación de un modelo
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  Adición de modelos a un centro privado
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  Configuración del uso compartido de centros entre cuentas
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  Eliminación de un centro privado
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  Guía del usuario
  Studio Classic
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Cree, almacene y comparta características
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Para empezar a usar SageMaker Ground Truth Plus, revise Configurar los requisitos previos de Amazon SageMaker Ground Truth Plus yComponentes principales de Amazon SageMaker Ground Truth Plus.

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