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Origini dei modelli e contratti di licenza

Amazon SageMaker JumpStart fornisce l'accesso a centinaia di modelli di base proprietari e disponibili al pubblico da fonti e partner di terze parti. Puoi esplorare la selezione dei modelli di JumpStart base direttamente nella console SageMaker AI, Studio o Studio Classic.

Licenze e fonti dei modelli

Amazon SageMaker JumpStart fornisce l'accesso a modelli di base sia disponibili al pubblico che proprietari. I modelli di fondazione sono integrati e gestiti da fornitori proprietari e open source di terze parti. Pertanto, vengono rilasciati con licenze diverse, come indicato dal codice sorgente del modello. Assicurati di controllare la licenza di qualsiasi modello di fondazione che utilizzi. Sei responsabile della revisione e del rispetto di tutte le condizioni di licenza applicabili e di assicurarsi che siano accettabili per il tuo caso d'uso prima di scaricare o utilizzare il contenuto. Di seguito sono riportati alcuni esempi di comuni licenze del modello di fondazione:

Analogamente, per tutti i modelli di fondazione proprietari, assicurati di leggere e rispettare tutte le condizioni d'uso e le linee guida di utilizzo del fornitore del modello. Se hai domande sulle informazioni sulla licenza per uno specifico modello proprietario, contatta direttamente il fornitore del modello. Puoi trovare le informazioni di contatto del fornitore del modello nella scheda Supporto di ogni pagina del modello in Marketplace AWS.

End-user contratti di licenza

Alcuni modelli JumpStart base richiedono l'accettazione esplicita di un contratto di licenza con l'utente finale (EULA) prima dell'uso.

Accettazione dell'EULA in Amazon Studio SageMaker

È possibile che ti venga richiesto di accettare un contratto di licenza con l'utente finale prima di mettere a punto, distribuire o valutare un modello base in Studio. JumpStart Per iniziare a usare i modelli di base in Studio, consulta. JumpStart Utilizzo dei modelli di fondazione in Studio

Alcuni modelli JumpStart base richiedono l'accettazione di un contratto di licenza con l'utente finale prima della distribuzione. Se ciò si applica al modello di fondazione che scegli di utilizzare, Studio ti chiederà di visualizzare una finestra in cui è riportato il contenuto dell’EULA. Sei responsabile della revisione e del rispetto di tutte le condizioni di licenza applicabili e di verificare che siano accettabili per il tuo caso d'uso, prima di scaricare o utilizzare un modello.

Accettazione dell'EULA in Amazon Studio Classic SageMaker

È possibile che ti venga richiesto di accettare un contratto di licenza con l'utente finale prima di distribuire un modello JumpStart Foundation o aprire un notebook Foundation Model in JumpStart Studio Classic. Per iniziare con i modelli di JumpStart base in Studio Classic, vedere. Usa i modelli base in Amazon Studio Classic SageMaker

Alcuni modelli JumpStart base richiedono l'accettazione di un contratto di licenza con l'utente finale prima della distribuzione. Se ciò si applica al modello di fondazione che scegli di utilizzare, Studio Classic visualizza una finestra intitolata Leggi il Contratto di licenza con l’utente finale (EULA) e la Policy di uso accettabile (AUP) di seguito dopo aver scelto Implementa o Apri notebook. Sei responsabile della revisione e del rispetto di tutte le condizioni di licenza applicabili e di verificare che siano accettabili per il tuo caso d'uso, prima di scaricare o utilizzare un modello.

Accettazione dell'EULA con SageMaker Python SDK

Le sezioni seguenti mostrano come dichiarare esplicitamente l'accettazione dell'EULA durante la distribuzione o la messa a punto di un modello con l'SDK. JumpStart SageMaker Python Per ulteriori informazioni su come iniziare a utilizzare i modelli di base utilizzando l'SDK, consulta JumpStart . SageMaker Python Usa i modelli di base con SageMaker Python SDK

Prima di iniziare, assicurati di effettuare queste operazioni:

Accettazione dell'EULA durante la distribuzione di un modello JumpStart

Per i modelli che richiedono l'accettazione di un contratto di licenza con l'utente finale, è necessario dichiarare esplicitamente l'accettazione dell'EULA al momento della distribuzione del modello. JumpStart

from sagemaker.serve import ModelBuilder
from sagemaker.core.jumpstart.configs import JumpStartConfig

# Declare EULA acceptance in your JumpStart configuration
jumpstart_config = JumpStartConfig(
    model_id="meta-textgeneration-llama-2-13b",
    accept_eula=True,
)
model_builder = ModelBuilder.from_jumpstart_config(jumpstart_config=jumpstart_config)
model = model_builder.build()
endpoint = model_builder.deploy()

Il valore è predefinito. accept_eula False Per accettare il contratto di licenza con l'utente finale, impostalo esplicitamente su. True Per ulteriori informazioni, consulta ModelBuilder la documentazione SageMaker Python SDK sul sito Web Read the Docs.

Accettazione dell'EULA durante la messa a punto di un modello JumpStart

Per i modelli di ottimizzazione che richiedono l'accettazione di un contratto di licenza con l'utente finale, è necessario dichiarare esplicitamente l'accettazione. Impostalo su quello che usi per creare il tuo. JumpStartConfig ModelTrainer Fine-tuning un modello preaddestrato modifica i pesi del modello originale. Pertanto, quando implementi il modello ottimizzato con fine-tuning in un secondo momento, non è necessario accettare un EULA.

from sagemaker.train import ModelTrainer
from sagemaker.train.configs import InputData
from sagemaker.core.jumpstart.configs import JumpStartConfig

# Declare EULA acceptance in your JumpStart configuration
jumpstart_config = JumpStartConfig(
    model_id="meta-textgeneration-llama-2-13b",
    accept_eula=False,
)
model_trainer = ModelTrainer.from_jumpstart_config(jumpstart_config=jumpstart_config)
model_trainer.train(
    input_data_config=[
        InputData(channel_name="train", data_source=training_dataset_s3_path),
        InputData(channel_name="validation", data_source=validation_dataset_s3_path),
    ]
)

Il accept_eula valore è False predefinito. Per accettare il contratto di licenza con l'utente finale, impostalo esplicitamente su. True JumpStartConfig Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione SageMaker Train in the SageMaker Python SDK sul sito Web Read the Docs.