Modelos específicos para tareas

JumpStart admite modelos de tareas específicas para quince de los tipos de problemas más populares. De los tipos de problemas admitidos, los relacionados con la visión y el NLP suman un total de trece. Hay ocho tipos de problemas que permiten el entrenamiento y el ajuste incrementales. Para obtener más información sobre el entrenamiento incremental y el ajuste de hiperparámetros, consulte Ajuste automático de modelos de SageMaker. JumpStart también admite cuatro algoritmos populares para el modelado de datos tabulares.

Puede buscar y explorar modelos desde la página de inicio de JumpStart en Studio o Studio Classic. Al seleccionar un modelo, la página de detalles del modelo proporciona información sobre el modelo, y puede entrenarlo e implementarlo en unos pocos pasos. La sección de descripción describe lo que puede hacer con el modelo, los tipos esperados de entradas y salidas y el tipo de datos necesarios para ajustar el modelo.

También puede utilizar modelos mediante programación con el SageMaker Python SDK. Para obtener una lista de todos los modelos disponibles, consulte la Tabla de modelos disponibles de JumpStart.

En la siguiente tabla se resume la lista de tipos de problemas y los enlaces a sus ejemplos de cuadernos de Jupyter.