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Modèles de fondation disponibles

Amazon SageMaker JumpStart propose des modèles de base intégrés state-of-the-art, accessibles au public et propriétaires, à personnaliser et à intégrer à vos flux de travail d'IA générative.

Modèles de fondation accessibles au public

Amazon SageMaker JumpStart intègre et gère des modèles de base open source issus de sources tierces. Pour commencer à utiliser l'un de ces modèles accessibles au public, consultez JumpStart utilisation du modèle de base ou explorez l'un des Exemples de blocs-notes disponibles. Dans un exemple de bloc-notes donné pour un modèle accessible au public, essayez de changer d'ID de modèle pour tester différents modèles au sein d'une même famille de modèles.

Pour plus d'informations sur le modèle IDs et des ressources sur le déploiement de modèles de JumpStart base accessibles au public avec SageMaker Python SDK, voirUtilisez des modèles de base avec SageMaker Python SDK.

Par définition, les modèles de fondation sont adaptables à de nombreuses tâches en aval. Les modèles de fondation sont entraînés sur d'énormes quantités de données de domaine générales et le même modèle peut être mis en œuvre ou personnalisé pour plusieurs cas d'utilisation. Lorsque vous choisissez votre modèle de base, commencez par définir une tâche spécifique, telle que la génération de texte ou la génération d'images.

Modèles de prévision de séries chronologiques accessibles au public

Les modèles de prévision de séries chronologiques sont conçus pour analyser et établir des prévisions sur des données séquentielles au fil du temps. Ces modèles peuvent être appliqués à divers domaines tels que la finance, les prévisions météorologiques ou la prévision de la demande énergétique. Les modèles Chronos sont conçus pour les tâches de prévision de séries chronologiques, permettant des prévisions précises basées sur des modèles de données historiques.

Modèles de génération de texte accessibles au public

Les modèles de fondation de génération de texte peuvent être utilisés pour diverses tâches en aval, notamment la synthèse de texte, la classification de texte, les réponses aux questions, la génération de contenu long, la rédaction abrégée, l'extraction d'informations, etc.

Pour découvrir les derniers modèles de JumpStart base de génération de texte, utilisez le filtre de génération de texte sur la page de description SageMaker JumpStart du produit Getting Started with Amazon. Vous pouvez également explorer des modèles de base basés sur des tâches directement dans l'interface utilisateur Amazon SageMaker Studio ou dans l'interface utilisateur SageMaker Studio Classic. Seul un sous-ensemble de modèles de génération de texte accessibles au public peut être affiné. JumpStart Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utiliser des modèles de base dans Amazon SageMaker Studio Classic.

Modèles de génération d'images accessibles au public

JumpStart fournit une grande variété de modèles de base pour la génération d'images par diffusion stable, notamment des modèles de base de Stability AI ainsi que des modèles préentraînés pour des text-to-image tâches spécifiques de Hugging Face. Si vous devez affiner votre modèle de text-to-image base, vous pouvez utiliser la base Stable Diffusion 2.1 de Stability AI. Si vous souhaitez explorer des modèles déjà entraînés à des styles artistiques spécifiques, vous pouvez explorer l'un des nombreux modèles tiers de Hugging Face directement dans l'interface utilisateur d'Amazon SageMaker Studio ou dans l'interface utilisateur de SageMaker Studio Classic.

Pour découvrir les derniers modèles de JumpStart base en matière de génération d'images, utilisez le filtre Text to Image sur la page de description SageMaker JumpStart du produit Getting Started with Amazon. Pour commencer avec le modèle de text-to-image fondation que vous avez choisi, consultezJumpStart utilisation du modèle de base.

Modèles de fondation propriétaires

Amazon SageMaker JumpStart donne accès à des modèles de base propriétaires provenant de fournisseurs tiers tels que AI21Labs, Cohere et LightOn.

Pour commencer à utiliser l'un de ces modèles propriétaires, consultez JumpStart utilisation du modèle de base. Pour utiliser un modèle de fondation propriétaire, vous devez d'abord vous abonner au modèle dans AWS Marketplace. Après avoir souscrit au modèle, localisez le modèle de base dans Studio ou SageMaker Studio Classic. Pour de plus amples informations, veuillez consulter SageMaker JumpStart modèles préentraînés.

Pour découvrir les derniers modèles de base propriétaires adaptés à divers cas d'utilisation, consultez Getting started with Amazon SageMaker JumpStart.