Implemente modelos básicos patentados con la ModelPackage clase

Los modelos patentados deben implementarse utilizando la información del paquete del modelo después de suscribirse al modelo en AWS Marketplace. Para obtener más información sobre SageMaker y AWS Marketplace, consulte Comprar y vender SageMaker algoritmos y modelos de Amazon en AWS Marketplace. Para encontrar AWS Marketplace enlaces a los modelos propietarios más recientes, consulta Cómo empezar con Amazon SageMaker JumpStart.

Tras suscribirse al modelo de su elección en AWS Marketplace, puede implementar el modelo básico mediante el SageMaker Python SDKy el SDK asociado al proveedor del modelo. Por ejemplo, AI21 Labs, Cohere y LightOn utilizan los lightonsage paquetes "ai21[SM]"cohere-sagemaker, y, respectivamente.

Por ejemplo, para definir un JumpStart modelo con Jurassic-2 Jumbo Instruct de AI21 Labs, utilice el siguiente código:

import sagemaker
import ai21

role = get_execution_role()
sagemaker_session = sagemaker.Session()
model_package_arn = "arn:aws:sagemaker:us-east-1:865070037744:model-package/j2-jumbo-instruct-v1-1-43-4e47c49e61743066b9d95efed6882f35"

my_model = ModelPackage(
    role=role, model_package_arn=model_package_arn, sagemaker_session=sagemaker_session
)

Por step-by-step ejemplo, busque y ejecute el bloc de notas asociado al modelo básico propietario que prefiera en Studio Classic. SageMaker Para obtener más información, consulte Usa modelos de base en Amazon SageMaker Studio Classic. Para obtener más información sobre SageMaker Python SDK, consulte ModelPackage.