Modelli di fondazione disponibili

Amazon SageMaker JumpStart offre modelli di base proprietari e all'avanguardia, integrati, disponibili al pubblico, da personalizzare e integrare nei flussi di lavoro di intelligenza artificiale generativa.

Le prime due schede elencano i modelli di base. Le ultime due schede elencano gli algoritmi integrati e gli algoritmi classici di apprendimento automatico forniti, che non JumpStart sono modelli di base.

Per elencare tutti i modelli di base disponibili JumpStart :


import boto3

sagemaker_client = boto3.client("sagemaker", region_name="us-west-2")

# List all available models in the SageMakerPublicHub
all_models = []
next_token = None

while True:
    params = {"HubName": "SageMakerPublicHub", "HubContentType": "Model"}
    if next_token:
        params["NextToken"] = next_token
    response = sagemaker_client.list_hub_contents(**params)
    all_models.extend(response["HubContentSummaries"])
    next_token = response.get("NextToken")
    if not next_token:
        break

print(f"Total models available: {len(all_models)}")
for model in all_models[:5]:
    print(model["HubContentName"], model["HubContentVersion"])

Per ottenere i tipi di istanza supportati e altri metadati per un modello specifico:


import json
import boto3

sagemaker_client = boto3.client("sagemaker", region_name="us-west-2")

model_id = "meta-textgeneration-llama-3-3-70b-instruct"

response = sagemaker_client.describe_hub_content(
    HubName="SageMakerPublicHub",
    HubContentType="Model",
    HubContentName=model_id
)

# Parse the model metadata
model_doc = json.loads(response["HubContentDocument"])
print(f"Supported instances: {model_doc['SupportedInferenceInstanceTypes']}")
print(f"Default instance: {model_doc['DefaultInferenceInstanceType']}")

Le tabelle seguenti elencano i modelli disponibili con la relativa licenza e i tipi di istanze di inferenza supportati al 29 luglio 2026. Per le informazioni più aggiornate, utilizzate gli esempi di API riportati sopra o consultate l'hub dei modelli in SageMaker Studio.

Una cella di licenza indica «Non applicabile» quando il Model Hub non pubblica alcuna licenza per quel modello. Verifica i termini della licenza con il fornitore del modello prima di utilizzare tale modello. Un valore vuoto o segnaposto nella tabella non conferisce alcun diritto.

Alcuni modelli offrono configurazioni di distribuzione dell'hosting alternative oltre a quelle predefinite. Ogni configurazione ottimizza il modello per un caso d'uso e un obiettivo prestazionale e ciascuna supporta il proprio set di tipi di istanza. Una configurazione spesso supporta un'istanza più piccola o meno costosa rispetto a quella predefinita, quindi controllate le configurazioni prima di concludere che un modello richiede un'istanza di grandi dimensioni.

Il nome di configurazione associa un caso d'uso a un obiettivo prestazionale. Questi sono gli stessi casi d'uso e obiettivi prestazionali offerti da SageMaker Studio nella pagina Performance on the Deploy model to endpoint, quindi un nome qui e una scelta lì descrivono la stessa distribuzione. Il caso d'uso descrive il carico di lavoro:

generate(Genera): crea contenuti di lunga durata come articoli, report o codice da un prompt.
interact(Interagisci): potenzia conversazioni in tempo reale come chatbot o assistenti virtuali.
summarize(Riassumi): condensa documenti, articoli o dati lunghi in riassunti concisi.
modify(Modifica): trasforma o modifica i contenuti esistenti, inclusa la riscrittura, la traduzione o la riformattazione.
max_context(Max Context): elabora input di grandi dimensioni che richiedono l'intera finestra di contesto del modello.

L'obiettivo prestazionale descrive ciò per cui la configurazione ottimizza:

best_price_performance(Equilibrato): un compromesso uniforme tra costo, latenza e velocità effettiva. Ideale per carichi di lavoro generici o quando non sei sicuro di quale sia la metrica più importante.
lowest_cost(Ottimizzato in termini di costi): costo di infrastruttura più basso per richiesta. Accetta una latenza più elevata e un throughput inferiore per ridurre al minimo le spese.
highest_throughput(Velocità effettiva ottimizzata): numero massimo di token al secondo per carichi di lavoro ad alto volume. Utilizza la decodifica speculativa per aumentare la produttività.
lowest_latency(Latenza ottimizzata): Lowest Time to First Token (TTFT). Dà priorità alla velocità rispetto alla produttività e ai costi.

Alcuni modelli chiamano invece un contenitore di distribuzione, ad esempio lmi otgi, oppure lo usano all_purpose per servire senza presupporre un carico di lavoro.

Elenca le configurazioni di un modello, insieme alle relative metriche di riferimento, quindi implementane una con l'SDK Python: SageMaker


from sagemaker.jumpstart.model import JumpStartModel

model = JumpStartModel(model_id="meta-textgeneration-llama-3-1-8b-instruct")

# Print every configuration with its instance types and benchmark metrics.
model.list_deployment_configs()

# Select a configuration and one of the instance types it supports.
model.set_deployment_config(
    config_name="generate_lowest_cost",
    instance_type="ml.g6e.xlarge",
)

predictor = model.deploy()

La distribuzione senza chiamata set_deployment_config utilizza la configurazione e il tipo di istanza predefiniti.

Open-Weight Models (436)

Open-weight i modelli di base sono modelli disponibili al pubblico di fornitori come Meta, Google, Mistral AI e altri. Puoi implementare, mettere a punto e personalizzare questi modelli in base al tuo caso d'uso.

Per iniziare con uno di questi modelli, guarda JumpStart utilizzo del modello base o esplora uno dei modelli disponibili. Notebook di esempio In un determinato notebook di esempio, provate a cambiare l'ID del modello per sperimentare modelli diversi all'interno della stessa famiglia di modelli.

Per ulteriori informazioni sugli ID dei modelli e sulle risorse sull'implementazione di modelli di JumpStart base disponibili al pubblico con l' SageMaker PythonSDK, consulta. Usa i modelli di base con SageMaker Python SDK

Provider	Nome modello	ID modello	Operazione	Licenza	Fine-tunable	Tipi di istanze di inferenza supportati
01-Ai	Yi-1.5-34B	`huggingface-llm-yi-1-5-34b`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
01 - Aiuto	Yi-1.5-9B	`huggingface-llm-yi-1-5-9b`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Ahst	Lite Llama 460M 1T	`huggingface-llm-ahxt-litellama-460m-1t`	Generazione di testo	mit	No	ml.g5.2xlarge
Ai-Forever	Multilingual GPT	`huggingface-llm-ai-forever-mgpt`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.2xlarge
A Singapore	Istruzioni Llama3 8B v2.1 SEA-Lion	`huggingface-llm-llama3-8b-sealionv21-instruct`	Generazione di testo	lama3	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge grande
A Singapore	SEA-LION 3B	`huggingface-llm-sealion-3b`	Generazione di testo	mit	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.8xlarge
A Singapore	SEA-LION 7B	`huggingface-llm-sealion-7b`	Generazione di testo	mit	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
A Singapore	SEA-LION 7B Istruire	`huggingface-llm-sealion-7b-instruct`	Generazione di testo	mit	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Alibaba-Nlp	Alibaba-NLP ottieni- Qwen2-7B-instruct	`huggingface-textembedding-gte-qwen2-7b-instruct`	Incorporamento del testo	Apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge, ml.p4d.24xlarge
Allenai	Olmo-3-7B-Instruct	`huggingface-textgeneration-olmo-3-7b-instruct`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g6e.24xlarge
Amazon	Chronos 2	`pytorch-forecasting-chronos-2`	Previsione delle serie temporali	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge max.xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge
Amazon	Falcon Lite	`huggingface-llm-amazon-falconlite`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.48x grande
Amazon	Falcon Lite 2	`huggingface-llm-amazon-falconlite2`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.48x grande
Amazon	Mistral Lite	`huggingface-llm-amazon-mistrallite`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Gluon automatico	Chronos-Bolt (Base)	`autogluon-forecasting-chronos-bolt-base`	Previsione delle serie temporali	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.4xlarge xlarge, ml.p 3.2xlarge
Autogluon	Chronos-Bolt (Piccolo)	`autogluon-forecasting-chronos-bolt-small`	Previsione delle serie temporali	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.4xlarge xlarge, ml.p 3.2xlarge
Autogluon	Chronos-T5 (Base)	`autogluon-forecasting-chronos-t5-base`	Previsione delle serie temporali	apache-2.0	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Autogluon	Chronos-T5 (Grande)	`autogluon-forecasting-chronos-t5-large`	Previsione delle serie temporali	apache-2.0	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Autogluon	Chronos-T5 (Piccolo)	`autogluon-forecasting-chronos-t5-small`	Previsione delle serie temporali	apache-2.0	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Baai	BAAI bge-base-en-v1.5	`huggingface-textembedding-bge-base-en-v1-5`	Incorporamento del testo	ZECCA	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge, ml.p4d.24xlarge
Baai	BGE Base Fine	`huggingface-sentencesimilarity-bge-base-en`	Somiglianza delle frasi	mit	Sì	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Baai	BGE Base Fine V1.5	`huggingface-sentencesimilarity-bge-base-en-v1-5`	Somiglianza delle frasi	mit	Sì	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Baai	BGE Large En	`huggingface-sentencesimilarity-bge-large-en`	Somiglianza delle frasi	mit	Sì	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Baai	BGE Large End V1.5	`huggingface-sentencesimilarity-bge-large-en-v1-5`	Somiglianza delle frasi	mit	Sì	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Baai	GRANDE M3	`huggingface-sentencesimilarity-bge-m3`	Somiglianza delle frasi	mit	Sì	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Baai	BGE Small En	`huggingface-sentencesimilarity-bge-small-en`	Somiglianza delle frasi	mit	Sì	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Baai	BGE Small End V1.5	`huggingface-sentencesimilarity-bge-small-en-v1-5`	Somiglianza delle frasi	mit	Sì	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Berkeley-Nest	Starling LM 7B alfa	`huggingface-llm-berkeley-nest-starling-lm-7b-alpha`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge
Bharatgenai	Param2-17B-A2.4B-Thinking	`huggingface-llm-param2-17b-a2-4b-thinking`	Generazione di testo	Non applicabile	No	ml.g7e.2x grande, ml.g7e.4x grande, ml.g7e.8x grande
Codice grande	StarCoder	`huggingface-llm-starcoder`	Generazione di testo	codice grande - openrail-m	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Codice grande	StarCoderBase	`huggingface-llm-starcoderbase`	Generazione di testo	codice grande - openrail-m	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Grande scienza	Bloom 1b1	`huggingface-textgeneration-bloom-1b1`	Generazione di testo	grande scienza - bloom-rail 1.0	No	ml.g5.16x grande, ml.g5.2x grande, ml.g5.4x grande, ml.g5.8x grande
Grande scienza	Bloom 3B	`huggingface-textgeneration1-bloom-3b`	Generazione di testo	grande scienza - bloom-rail 1.0	Sì	ml.g5.16x grande, ml.g5.2x grande, ml.g5.4x grande, ml.g5.8x grande
Grande scienza	Bloom 7B1	`huggingface-textgeneration1-bloom-7b1`	Generazione di testo	grande scienza - bloom-rail 1.0	Sì	ml.g5.16x grande, ml.g5.2x grande, ml.g5.4x grande, ml.g5.8x grande
Grande scienza	Bloomz 1b7	`huggingface-textgeneration-bloomz-1b7`	Generazione di testo	grande scienza - bloom-rail 1.0	No	ml.g5.16x grande, ml.g5.2x grande, ml.g5.4x grande, ml.g5.8x grande
Grande scienza	BloomZ 7B1 FP16	`huggingface-textgeneration1-bloomz-7b1-fp16`	Generazione di testo	grande scienza - bloom-rail 1.0	Sì	ml.g5.16x grande, ml.g5.2x grande, ml.g5.4x grande, ml.g5.8x grande
Bingsu	Bingsu my korean stable diffusion v1 5	`huggingface-txt2img-bingsu-my-korean-stable-diffusion-v1-5`	Text-to-Image	creativeml-openrail-m	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.p3.2xlarge
Black-Forest-Labs	Black Forest Labs [veloce] FLUX.1	`huggingface-txt2img-black-forest-labs-flux-1-schnell`	Text-to-Image	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Black-Forest-Labs	FLUX.2-Klein-Base-4B	`huggingface-img2img-flux-2-klein-base-4b`	Image-Text-to-Image	Apache-2.0	No	ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g66xlarge e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.12xlarge, ml.g7e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.48xlarge, ml.g7e.4xlarge, ml.g7e.8xlarge
Calcoli cognitivi	Dolphin 2.2.1 Mistral 7B	`huggingface-llm-dolphin-2-2-1-mistral-7b`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge
Calcoli cognitivi	Dolphin 2.5 Mixtral 8 7B	`huggingface-llm-dolphin-2-5-mixtral-8x7b`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.48xlarge
Calcoli cognitivi	Dolphin 2.7 Mixtral 8 7B	`huggingface-llm-dolphin-2-7-mixtral-8x7b`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.48xlarge
Calcoli cognitivi	Dolphin 2.9 Llama 3 8b	`huggingface-llm-cognitive-dolphin-29-llama3-8b`	Generazione di testo	altro	No	ml.g 5.16 x grande, ml.g 5.2 x grande, ml.g 5.4 x grande, ml.g 5.8 x grande
Cohereforai	Aya 101	`huggingface-llm-aya-101`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Cross-Encoder	Cross Encoder Nli Deberta Base	`huggingface-zstc-cross-encoder-nli-deberta-base`	Zero-Shot Classificazione	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Cross-Encoder	Cross Encoder Nli Distilroberta Base	`huggingface-zstc-cross-encoder-nli-distilroberta-base`	Zero-Shot Classificazione	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Cross-Encoder	Encoder trasversale Nli MiniLM2 L6 H768	`huggingface-zstc-cross-encoder-nli-minilm2-l6-h768`	Zero-Shot Classificazione	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Cross-Encoder	Cross Encoder Nli Roberta Base	`huggingface-zstc-cross-encoder-nli-roberta-base`	Zero-Shot Classificazione	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Agente informatico	CyberAgentLM2-7B-Chat (CALM2-7B-Chat)	`huggingface-llm-calm2-7b-chat-bf16`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge
Databricks	DBRX Base	`huggingface-llm-dbrx-base`	Generazione di testo	modello databricks-open	No	ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Databricks	DBRX Instruct	`huggingface-llm-dbrx-instruct`	Generazione di testo	modello databricks-open	No	ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Databricks	Dolly V2 12b BF16	`huggingface-textgeneration-dolly-v2-12b-bf16`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Databricks	Dolly V2 3b BF16	`huggingface-textgeneration-dolly-v2-3b-bf16`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge
Deepseek-Ai	DeepSeek-OCR	`deepseek-vlm-deepseek-ocr`	Image-Text-to-Text	mit	No	ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p3.2xlarge
Deepseek-Ai	DeepSeek-R1	`deepseek-llm-r1`	Generazione di testo	mit	No	ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Deepseek-Ai	DeepSeek-R1-0528	`deepseek-llm-r1-0528`	Generazione di testo	mit	No	ml.p5e.48x grande, ml.p5en.48x grande
Deepseek-Ai	DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	`deepseek-llm-r1-distill-llama-70b`	Generazione di testo	mit	Sì	Predefinito: ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `djl`(contenitore di servizio della libreria Deep Java): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, ottimizzazione del throughput), (Interact, Throughput ottimizzato): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.48xlarge `interact_highest_throughput` `generate_lowest_cost`(Genera, ottimizzato per i costi), `generate_lowest_latency` (Genera, ottimizzato per la latenza), `interact_best_price_performance` (Interact, Balanced), `interact_lowest_cost` (Interact, ottimizzato per i costi), `interact_lowest_latency` (Interact, Latenza ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciamento), `modify_highest_throughput` (modifica, velocità effettiva ottimizzata), `modify_lowest_cost` (modifica, ottimizzazione dei costi), `modify_lowest_latency` (modifica ottimizzata per la latenza), `summarize_best_price_performance` (riepilogo, bilanciamento), `summarize_highest_throughput` (riepilogo, ottimizzazione del throughput), `summarize_lowest_cost` (riepilogo, ottimizzazione dei costi), `summarize_lowest_latency` (riepilogo, latenza ottimizzata): ml.g6e.48xlarge
Deepseek-Ai	DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B	`deepseek-llm-r1-distill-llama-8b`	Generazione di testo	mit	Sì	Predefinito: ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.4xlarge, ml.g7e.8xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `djl`(contenitore di servizio della Deep Java Library): ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato`generate_lowest_cost`), (Genera, Ottimizzato in termini di costi): ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, ottimizzazione del throughput), (Interact, Throughput ottimizzato), (Contesto massimo, Throughput ottimizzato): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, `interact_highest_throughput` ml.g7e.12xlarge `max_context_highest_throughput` `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g7e.2xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), (Modify, Balanced), (Modify, Ottimizzato in termini di costi): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_best_price_performance` `modify_lowest_cost` `interact_lowest_cost`(Interact, ottimizzazione dei costi): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata), (Modifica, Latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g7e.12xlarge `modify_lowest_latency` `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzato per i costi), (Summary, Balanced), (Summary, Costo ottimizzato): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge `summarize_best_price_performance` `summarize_lowest_cost` `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.12xlarge `summarize_highest_throughput`(Riepilogo, velocità effettiva ottimizzata), (Riepilogo, latenza ottimizzata): `summarize_lowest_latency` ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.12xlarge
Deepseek-Ai	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	`deepseek-llm-r1-distill-qwen-1-5b`	Generazione di testo	mit	Sì	Predefinito: ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.4xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generate, Balanced), `generate_lowest_cost` (Generate, Cost optimized), (Interact, Balanced), `interact_best_price_performance` (Interact, Cost optimized), `interact_lowest_cost` (Summary, Balanced), `summarize_best_price_performance` (Summary, Costo ottimizzato): ml.g6.2xlarge, `summarize_lowest_cost` ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, throughput ottimizzato), `interact_highest_throughput` (Interact, Throughput ottimizzato): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.4xlarge `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g7e.2xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata), (Contesto massimo, Latenza ottimizzata): `max_context_lowest_latency` ml.g6.24xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g7e.4xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato`modify_lowest_cost`), (Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g6.4xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.4xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g7e.4xlarge `summarize_highest_throughput`(Riepilogo, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g7e.2xlarge `summarize_lowest_latency`(Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g7e.2xlarge
Deepseek-Ai	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	`deepseek-llm-r1-distill-qwen-14b`	Generazione di testo	mit	Sì	Predefinito: ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato), `generate_lowest_cost` (Genera, Ottimizzato per i costi), (Interact, Balanced), `interact_best_price_performance` (Interact, Ottimizzato per i costi): `interact_lowest_cost` ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, ottimizzazione del throughput), (Interact, Throughput ottimizzato): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.4xlarge `interact_highest_throughput` `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g7e.4xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g7e.4xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata), `max_context_lowest_cost` (contesto massimo, ottimizzazione dei costi), `max_context_lowest_latency` (contesto massimo, latenza ottimizzata), (riepilogo, bilanciato), `summarize_best_price_performance` (riepilogo, `summarize_highest_throughput` velocità effettiva ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato), `modify_lowest_cost` (Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_cost`(Riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `summarize_lowest_latency`(Riassumi, latenza ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.48xlarge
Deepseek-Ai	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	`deepseek-llm-r1-distill-qwen-32b`	Generazione di testo	mit	Sì	Predefinito: ml.g6e.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato), `generate_lowest_cost` (Genera, Ottimizzato per i costi), (Interact, Balanced), `interact_best_price_performance` (Interact, Ottimizzato per i costi): `interact_lowest_cost` ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, ottimizzazione del `interact_highest_throughput` throughput), (Interact, Throughput ottimizzato): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.4xlarge `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.4xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.4xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato), (Modifica, ottimizzazione dei costi), (Modifica, ottimizzato per la latenza): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `modify_lowest_cost` `modify_lowest_latency` `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge
Deepseek-Ai	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B	`deepseek-llm-r1-distill-qwen-7b`	Generazione di testo	mit	Sì	Predefinito: ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.4xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato), `generate_lowest_cost` (Genera, Ottimizzato per i costi), (Interact, Balanced), `interact_best_price_performance` (Interact, Ottimizzato per i costi): `interact_lowest_cost` ml.g6.4xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, produttività ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.4xlarge `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, ottimizzato per il throughput), (Interact, ottimizzato per la latenza), (Max Context, Latenza ottimizzata), `interact_lowest_latency` (Modify, Throughput ottimizzato): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge `max_context_lowest_latency` `modify_highest_throughput` `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi), (Summary, Balanced), (Summary, Costo ottimizzato): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge `summarize_best_price_performance` `summarize_lowest_cost` `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato), (Modifica, ottimizzazione dei costi), (Modifica, ottimizzato per la latenza): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_lowest_cost` `modify_lowest_latency` `summarize_highest_throughput`(Riepilogo, throughput ottimizzato): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.4xlarge `summarize_lowest_latency`(Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.4xlarge
Deepseek-Ai	DeepSeek-V3.1	`deepseek-llm-deepseek-v3-1`	Generazione di testo	mit	No	ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Deepseek-Ai	DeepSeek-V3.2	`deepseek-llm-deepseek-v3-2`	Generazione di testo	mit	No	ml.p5en.48xlarge
Distillbert	Distilbert Base Cased	`huggingface-eqa-distilbert-base-cased`	Risposta alle domande	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Distillbert	Distilbert Base Cased	`huggingface-spc-distilbert-base-cased`	Fill-Mask	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Distillbert	Distilbert Base Cased	`huggingface-tc-distilbert-base-cased`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Distillbert	Custodia multilingue Distilbert Base	`huggingface-eqa-distilbert-base-multilingual-cased`	Risposta alle domande	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Distillbert	Custodia multilingue Distilbert Base	`huggingface-spc-distilbert-base-multilingual-cased`	Fill-Mask	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Distillbert	Custodia multilingue Distilbert Base	`huggingface-tc-distilbert-base-multilingual-cased`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Distillbert	DistilGPT 2	`huggingface-textgeneration-distilgpt2`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge
Distillbert	DistilRoBERTa Base	`huggingface-eqa-distilroberta-base`	Risposta alle domande	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Distillbert	DistilRoBERTa Base	`huggingface-tc-distilroberta-base`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Distillbert	Risposta alle domande	`huggingface-eqa-distilbert-base-uncased`	Risposta alle domande	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Distillbert	Classificazione delle coppie di frasi	`huggingface-spc-distilbert-base-uncased`	Fill-Mask	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Distillbert	Classificazione del testo	`huggingface-tc-distilbert-base-uncased`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Elastic	Distilbert Base non rivestita	`huggingface-ner-distilbert-base-uncased-finetuned-conll03-eng`	Classificazione dei token	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Elastic	Riconoscimento delle entità denominate	`huggingface-ner-distilbert-base-cased-finetuned-conll03-eng`	Classificazione dei token	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Elastic	Riconoscimento delle entità denominate	`huggingface-ner-distilbert-base-cased-finetuned-conll03-english`	Classificazione dei token	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Eleuteria	GPT-J 6B	`huggingface-textgeneration1-gpt-j-6b`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	ml.g5.12xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge
Eleuteria	GPT-Neo 125 M	`huggingface-textgeneration1-gpt-neo-125m`	Generazione di testo	mit	Sì	ml.g5.16x grande, ml.g5.2x grande, ml.g5.4x grande, ml.g5.8x grande
Eleuteria	gpt-neox-20b	`huggingface-textgeneration2-gpt-neox-20b-fp16`	Generazione di testo	Apache-2.0	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4d.24xlarge
Eleuteria	Pythia 160m deduplicato	`huggingface-llm-eleutherai-pythia-160m-deduped`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.2x grande
Eleuteria	Pythia 7m deduplicato	`huggingface-llm-eleutherai-pythia-70m-deduped`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge
Elyza	ELYZA-japanese-Llama-2-13b-chat	`huggingface-llm-elyza-japanese-llama-2-13b-chat`	Generazione di testo	lama 2	Sì	ml.g5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.48x grande, ml.p4d.24x grande
Elyza	ELYZA-japanese-Llama-2-13b-fast-chat	`huggingface-llm-elyza-japanese-llama-2-13b-fast-chat`	Generazione di testo	lama 2	Sì	ml.g5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.48x grande, ml.p4d.24x grande
Elyza	ELYZA-japanese-Llama-2-7b-chat	`huggingface-llm-elyza-japanese-llama-2-7b-chat-bf16`	Generazione di testo	lama 2	Sì	ml.g5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.2x grande, ml.g5.48x grande, ml.g5.4x grande, ml.g5.xlarge
Elyza	ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-chat	`huggingface-llm-elyza-japanese-llama-2-7b-fast-chat-bf16`	Generazione di testo	lama 2	Sì	ml.g5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.2x grande, ml.g5.48x grande, ml.g5.4x grande, ml.g5.xlarge
Emrecan	Emrecan Bert Base Turca Cased Allnli Tr	`huggingface-zstc-emrecan-bert-base-turkish-cased-allnli-tr`	Zero-Shot Classificazione	mit	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
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Facebook ai	Base Roberta	`huggingface-eqa-roberta-base`	Risposta alle domande	mit	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
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Facebook ai	Base Roberta	`huggingface-tc-roberta-base`	Classificazione del testo	mit	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Facebook ai	Roberta A Large	`huggingface-eqa-roberta-large`	Risposta alle domande	mit	Sì	ml.c5.2x large, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
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Fittiverso	Modello di diffusione stabile Fictiverse BalloonArt	`huggingface-txt2img-fictiverse-stable-diffusion-balloonart`	Text-to-Image	creativeml-openrail-m	No	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
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Fittiverso	Modello di diffusione stabile Fictiverse PaperCut	`huggingface-txt2img-fictiverse-stable-diffusion-papercut-model`	Text-to-Image	creativeml-openrail-m	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.p3.2xlarge
Fittiverso	Modello di diffusione stabile Fictiverse VoxelArt	`huggingface-txt2img-fictiverse-stable-diffusion-voxelart-model`	Text-to-Image	creativeml-openrail-m	No	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Google	Bigbird Pegasus Large Arxiv	`huggingface-summarization-bigbird-pegasus-large-arxiv`	Sintesi testuale	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google	Bigbird Pegasus Large Pubmed	`huggingface-summarization-bigbird-pegasus-large-pubmed`	Sintesi testuale	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google	Flan-T5 Base	`huggingface-text2text-flan-t5-base`	Generazione Text2Text	apache-2.0	Sì	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge
Google	Flan-T5 Grande	`huggingface-text2text-flan-t5-large`	Generazione Text2Text	apache-2.0	Sì	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge
Google	Flan-T5 Piccolo	`huggingface-text2text-flan-t5-small`	Generazione Text2Text	apache-2.0	Sì	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge
Google	Flan-T5 XL	`huggingface-text2text-flan-t5-xl`	Generazione Text2Text	apache-2.0	Sì	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge
Google	Flan-T5 XXL	`huggingface-text2text-flan-t5-xxl`	Generazione Text2Text	apache-2.0	Sì	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Google	Gemma 2 27B	`huggingface-llm-gemma-2-27b`	Generazione di testo	gemma	No	ml.g 5.48x grande, ml.p4d.24x grande
Google	Gemma 2 27B Instruct	`huggingface-llm-gemma-2-27b-instruct`	Generazione di testo	gemma	No	ml.g 5.48x grande, ml.p4d.24x grande
Google	Gemma 2 2B	`huggingface-llm-gemma-2-2b`	Generazione di testo	gemma	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Google	Gemma 2 2B Instruct	`huggingface-llm-gemma-2-2b-instruct`	Generazione di testo	gemma	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Google	Gemma 2 9B	`huggingface-llm-gemma-2-9b`	Generazione di testo	gemma	No	ml.g5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.48x grande, ml.p4d.24x grande
Google	Gemma 2 9B Instruct	`huggingface-llm-gemma-2-9b-instruct`	Generazione di testo	gemma	No	ml.g5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.48x grande, ml.p4d.24x grande
Google	Gemma 3 1B Istruzioni	`huggingface-llm-gemma-3-1b-instruct`	Generazione di testo	gemma	No	ml.g 5.16 x grande, ml.g 5.2 x grande, ml.g 5.4 x grande, ml.g 5.8 x grande
Google	Gemma 3 27B Istruzioni	`huggingface-vlm-gemma-3-27b-instruct`	Image-Text-to-Text	gemma	No	ml.g5.48x grande, ml.g6.48x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p5.48x grande
Google	Gemma 3 4B Istruzioni	`huggingface-vlm-gemma-3-4b-instruct`	Image-Text-to-Text	gemma	No	ml.g 5.16 x grande, ml.g 5.2 x grande, ml.g 5.4 x grande, ml.g 5.8 x grande
Google	gemma-2b	`huggingface-llm-gemma-2b`	Generazione di testo	gemma	Sì	Predefinito: ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p4d.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g6e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, velocità effettiva ottimizzata), (contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput` `generate_lowest_cost`(Generazione, ottimizzazione dei costi), (Interazione, ottimizzazione dei costi), (Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `interact_lowest_cost` `max_context_lowest_cost` `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interazione, bilanciata): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, throughput ottimizzato): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g4dn.2xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g6e.4xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Google	gemma-2b-it	`huggingface-llm-gemma-2b-instruct`	Generazione di testo	gemma	Sì	Predefinito: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato), `generate_lowest_cost` (Genera, Ottimizzato per i costi), (Interact, Balanced), `interact_best_price_performance` (Interact, Ottimizzato per i costi), `interact_lowest_cost` (Contesto massimo, Ottimizzato per i costi): `max_context_lowest_cost` ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, velocità effettiva ottimizzata), `max_context_lowest_latency` (contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata), `max_context_highest_throughput` (Contesto massimo, Throughput ottimizzato): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, throughput ottimizzato), `interact_lowest_latency` (Interact, latenza ottimizzata): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Google	gemma-4-26b-a4b-it	`huggingface-vlm-gemma-4-26b-a4b-it`	Generazione di testo	apache-2.0	No	Predefinito: ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_highest_throughput`(Generazione, ottimizzazione del throughput), (Interact, Throughput ottimizzato), `interact_highest_throughput` `summarize_lowest_latency` (Summary, Latenza ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Generazione, ottimizzazione dei costi), `interact_best_price_performance` (Interazione, Bilanciamento), `interact_lowest_cost` (Interazione, ottimizzazione dei costi), `modify_best_price_performance` (Modifica, Bilanciamento), `modify_lowest_cost` (Modifica, ottimizzazione dei costi), `summarize_best_price_performance` (Riepiloga, Bilanciamento), `summarize_lowest_cost` (Riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge `generate_lowest_latency`(Genera, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità effettiva ottimizzata), (Modifica, latenza ottimizzata), (Riepilogo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_lowest_latency` `summarize_highest_throughput`
Google	gemma-4-31b-it	`huggingface-vlm-gemma-4-31b-it`	Image-Text-to-Text	Apache-2.0	Sì	ml.g 6.24x grande, ml.g7e.2x grande
Google	gemma-4- E2B-it	`huggingface-vlm-gemma-4-e2b-instruct`	Image-Text-to-Text	Apache-2.0	No	Predefinito: ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.4xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `max_context_highest_throughput`(Max Context, throughput ottimizzato): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.4xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g6.4xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.4xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g6.8xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g7e.4xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciamento), (modifica, ottimizzazione dei costi), (riepilogo, bilanciamento), `modify_lowest_cost` (riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g6.4xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `summarize_best_price_performance` `summarize_lowest_cost` `modify_highest_throughput`(Modifica, produttività ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g7e.4xlarge `summarize_highest_throughput`(Riepilogo, velocità effettiva ottimizzata), (Riepilogo, Latenza ottimizzata): `summarize_lowest_latency` ml.g6.24xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge
Google	gemma-4-e4b-it	`huggingface-vlm-gemma-4-e4b-it`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	Predefinito: ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato), `generate_lowest_cost` (Genera, Ottimizzato per i costi), (Interact, Balanced), `interact_best_price_performance` (Interact, Ottimizzato per i costi), `interact_lowest_cost` (Modifica, Bilanciato), `modify_best_price_performance` (Modifica, Ottimizzato per i costi): `modify_lowest_cost` ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p5.48xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, produttività ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g6.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6.16xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.p5.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi), (Summary, Balanced), (Summary, Costo ottimizzato): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_best_price_performance` `summarize_lowest_cost` `max_context_lowest_latency`(Max Context, latenza ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_highest_throughput`(Riepilogo, velocità effettiva ottimizzata), (Riepilogo, Latenza ottimizzata): `summarize_lowest_latency` ml.g6e.8xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Google	gemma-7b	`huggingface-llm-gemma-7b`	Generazione di testo	gemma	Sì	ml.g6e.48x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p5en.48x grande
Google	gemma-7b-it	`huggingface-llm-gemma-7b-instruct`	Generazione di testo	gemma	Sì	Predefinito: ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, ottimizzazione del throughput), (Interact`interact_highest_throughput`, Throughput ottimizzato): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Generazione, ottimizzazione dei costi), (Interazione, ottimizzazione dei costi), (Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge `interact_lowest_cost` `max_context_lowest_cost` `generate_lowest_latency`(Genera, ottimizzato per la latenza), (Max Context, Throughput ottimizzato): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput` `interact_best_price_performance`(Interact, bilanciato): ml.g5.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g5.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Google-Bert	BERT Base Cased	`huggingface-eqa-bert-base-cased`	Risposta alle domande	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT Base Cased	`huggingface-spc-bert-base-cased`	Fill-Mask	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT Base Cased	`huggingface-tc-bert-base-cased`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT Base Multilingual Cased	`huggingface-eqa-bert-base-multilingual-cased`	Risposta alle domande	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
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Google-Bert	BERT Base Multilingual Cased	`huggingface-tc-bert-base-multilingual-cased`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT Base multilingue senza custodia	`huggingface-eqa-bert-base-multilingual-uncased`	Risposta alle domande	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT Base multilingue senza custodia	`huggingface-spc-bert-base-multilingual-uncased`	Fill-Mask	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT Base multilingue senza custodia	`huggingface-tc-bert-base-multilingual-uncased`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT Base Uncased	`huggingface-eqa-bert-base-uncased`	Risposta alle domande	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT Base Uncased	`huggingface-spc-bert-base-uncased`	Fill-Mask	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT Base Uncased	`huggingface-tc-bert-base-uncased`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT Large Cased	`huggingface-eqa-bert-large-cased`	Risposta alle domande	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT Large Cased	`huggingface-spc-bert-large-cased`	Fill-Mask	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT Large Cased	`huggingface-tc-bert-large-cased`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT Large Cased Whole Word Masking	`huggingface-eqa-bert-large-cased-whole-word-masking`	Risposta alle domande	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT Large Cased Whole Word Masking	`huggingface-spc-bert-large-cased-whole-word-masking`	Fill-Mask	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
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Google-T5	t5 Base en de	`huggingface-translation-t5-base`	Traduzione	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-T5	t5 Large en de	`huggingface-translation-t5-large`	Traduzione	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Gradiente I	Llama-3 Istruzione Gradient 8B 1048k	`huggingface-llm-llama-3-8b-instruct-gradient`	Generazione di testo	lama 3	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Gradiente ai	Llama-3 Istruzione Gradient 8B 262k	`huggingface-llm-gradientai-llama-3-8B-instruct-262k`	Generazione di testo	lama 3	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Helsinki-Nlp	Helsinki opus en es	`huggingface-translation-opus-mt-en-es`	Traduzione	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Helsinki-Nlp	Helsinki opus e vi	`huggingface-translation-opus-mt-en-vi`	Traduzione	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Helsinki-Nlp	Helsinki opus mul en	`huggingface-translation-opus-mt-mul-en`	Traduzione	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Faccia che si abbraccia h4	HuggingFaceH4 zephyr-orpo-141b- A35b-v0.1	`huggingface-llm-huggingfaceh4-zephyr-orpo-141b-a35b-v01`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Faccia abbracciata h4	Star Chat Alpha	`huggingface-llm-huggingfaceh4-starchat-alpha`	Generazione di testo	bigcode-openrail-m	No	ml.g5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.48x grande
Faccia abbracciata h4	Inizia la versione beta di Star Chat	`huggingface-llm-huggingfaceh4-starchat-beta`	Generazione di testo	bigcode-openrail-m	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Faccia abbracciata h4	Zephyr 7B Beta	`huggingface-llm-huggingfaceh4-zephyr-7b-beta`	Generazione di testo	mit	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Ibm	Generazione di parafrasi a qualità controllata	`huggingface-text2text-qcpg-sentences`	Generazione Text2Text	apache-2.0	No	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge
Idea-Ccnl	IDEA CCNL Taiyi a diffusione stabile 1B cinese EN v0.1	`huggingface-txt2img-idea-ccnl-taiyi-1b-chinese-en-v01`	Text-to-Image	creativeml-openrail-m	No	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Idea-Ccnl	IDEA CCNL Taiyi Stable Diffusion 1B cinese v0.1	`huggingface-txt2img-idea-ccnl-taiyi-1b-chinese-v0-1`	Text-to-Image	ml-openrail-m creativo	No	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Infloat	Base E5	`huggingface-sentencesimilarity-e5-base`	Somiglianza delle frasi	mit	Sì	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
intfloat	Base E5 V2	`huggingface-sentencesimilarity-e5-base-v2`	Somiglianza delle frasi	mit	Sì	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
intfloat	E5 Grande V2	`huggingface-sentencesimilarity-e5-large-v2`	Somiglianza delle frasi	mit	Sì	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
intfloat	Base E5 multilingue	`huggingface-sentencesimilarity-multilingual-e5-base`	Somiglianza delle frasi	mit	Sì	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
intfloat	E5 Large multilingue	`huggingface-sentencesimilarity-multilingual-e5-large`	Somiglianza delle frasi	mit	Sì	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Langboat	Diffusione Langboat Guohua	`huggingface-txt2img-langboat-guohua-diffusion`	Text-to-Image	ml-openrail-m creativo	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.p3.2xlarge
Luce eterna	Lighteternal Nli Xlm R greco	`huggingface-zstc-lighteternal-nli-xlm-r-greek`	Zero-Shot Classificazione	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Lightonai	LightOnOCR-2-1B	`huggingface-vlm-lightonai-lightonocr-2-1b`	Image-Text-to-Text	Apache-2.0	No	ml.g6.2xlarge
Meta	Llama-2-7b-hf	`meta-textgeneration-llama-2-7b`	Generazione di testo	lama 2	Sì	Predefinito: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generate, Balanced), `generate_lowest_cost` (Generate, Ottimizzato in termini di costi): ml.g5.4xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6e.4xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, velocità effettiva ottimizzata), `generate_lowest_latency` (generazione, latenza ottimizzata), `max_context_highest_throughput` (contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata), `max_context_lowest_latency` (contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), `interact_lowest_cost` (Interact, ottimizzazione dei costi): ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge
Meta	Llama-3.1-70B-Instruct	`meta-textgeneration-llama-3-1-70b-instruct`	Generazione di testo	lama 3.1	Sì	Predefinito: ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, velocità effettiva ottimizzata), (Genera, latenza ottimizzata): ml.p4d.24xlarge`generate_lowest_latency`, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Genera, ottimizzato per i costi), (Interact, Balanced), (Interact, Ottimizzato per i costi): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge `interact_best_price_performance` `interact_lowest_cost` `interact_highest_throughput`(Interact, Throughput ottimizzato), (Interact, Latenza ottimizzata): ml.g5.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency` `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciamento), `modify_highest_throughput` (modifica, ottimizzazione del throughput), `modify_lowest_cost` (modifica, ottimizzazione dei costi), `modify_lowest_latency` (modifica ottimizzata per la latenza): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_best_price_performance`(Riepilogo, bilanciato), `summarize_highest_throughput` (Riepilogo, velocità effettiva ottimizzata), `summarize_lowest_cost` (Riepilogo, ottimizzazione dei costi), `summarize_lowest_latency` (Riepilogo, Latenza ottimizzata): ml.p5en.48xlarge
Meta	Llama-3.1-8B-Instruct	`meta-textgeneration-llama-3-1-8b-instruct`	Generazione di testo	llama 3.1	Sì	Predefinito: ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, velocità effettiva ottimizzata), `interact_highest_throughput` (Interazione, velocità effettiva ottimizzata), `max_context_highest_throughput` (Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata), (Contesto massimo, latenza ottimizzata), `max_context_lowest_latency` (Modifica, velocità effettiva ottimizzata), `modify_highest_throughput` (Modifica, latenza ottimizzata), (Riepilogo, velocità effettiva ottimizzata), `modify_lowest_latency` `summarize_highest_throughput` (Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.p4d.24xlarge, `summarize_lowest_latency` ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Genera, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_lowest_latency`(Genera, latenza ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interagisci, Bilanciato): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6e.2xlarge `interact_lowest_cost`(Interact, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `modify_lowest_cost`(Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge `summarize_best_price_performance`(Riassumi, bilanciato): ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_lowest_cost`(Riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge
Meta	Llama-3.2-1B	`meta-textgeneration-llama-3-2-1b`	Generazione di testo	llama 3.2	Sì	Predefinito: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato): ml.g4dn.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, ottimizzazione del throughput), (Interact`interact_highest_throughput`, Throughput ottimizzato): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Genera, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_lowest_latency`(Genera, latenza ottimizzata): ml.g6e.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), (Interact, Ottimizzato in termini di costi)`interact_lowest_cost`: ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g6.xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g5.16xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6e.2xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato`modify_lowest_cost`), (Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6e.48xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g5.2xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_best_price_performance`(Riepilogo, bilanciato), (Riepilogo, ottimizzazione dei costi)`summarize_lowest_cost`: ml.g5.xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.xlarge `summarize_highest_throughput`(Riepilogo, throughput ottimizzato): ml.g6e.12xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_latency`(Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.g6e.4xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p5en.48xlarge
Meta	Llama-3.2-1B-Instruct	`meta-textgeneration-llama-3-2-1b-instruct`	Generazione di testo	llama 3.2	Sì	Predefinito: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, velocità effettiva ottimizzata), (contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata), (contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, `max_context_highest_throughput` ml.p5en.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_latency` `generate_lowest_cost`(Generazione, ottimizzazione dei costi), (Modifica, Bilanciamento), (Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge `modify_best_price_performance` `modify_lowest_cost` `generate_lowest_latency`(Genera, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interagisci, Bilanciato): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g6e.2xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g5.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_cost`(Interact, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.8xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6.8xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g6e.4xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_best_price_performance`(Riassumi, Bilanciato): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.8xlarge `summarize_highest_throughput`(Riepilogo, throughput ottimizzato): ml.g6e.24xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_cost`(Riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `summarize_lowest_latency`(Riassumi, latenza ottimizzata): ml.g6e.8xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p5en.48xlarge
Meta	Llama-3.2-3B	`meta-textgeneration-llama-3-2-3b`	Generazione di testo	llama 3.2	Sì	Predefinito: ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p3.8xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Generazione, ottimizzazione dei costi), (Interazione, ottimizzazione dei `interact_lowest_cost` costi): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g5.8xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interagisci, Bilanciato): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, throughput ottimizzato), (Riepilogo, Latenza ottimizzata): ml.p3.16xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_latency` `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g5.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato): ml.g5.xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6e.2xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6e.48xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge `modify_lowest_cost`(Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g5.xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g6e.8xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_best_price_performance`(Riassumi, bilanciato): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_highest_throughput`(Riepilogo, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_cost`(Riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge
Meta	Llama-3.2-3B-Instruct	`meta-textgeneration-llama-3-2-3b-instruct`	Generazione di testo	llama 3.2	Sì	Predefinito: ml.g5.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generate, Balanced), `interact_best_price_performance` (Interact, Balanced): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, throughput ottimizzato), `interact_highest_throughput` (Interact, Throughput ottimizzato), `max_context_highest_throughput` (Contesto massimo, Throughput ottimizzato), `summarize_highest_throughput` (Riepilogo, Throughput ottimizzato), `summarize_lowest_latency` (Riepilogo, Latenza ottimizzata): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Generazione, ottimizzazione dei costi), `interact_lowest_cost` (Interazione, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g6e.4xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato): ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_lowest_cost`(Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g6e.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_best_price_performance`(Riassumi, bilanciato): ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_lowest_cost`(Riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge
Meta	Llama-Guard-3-1B	`meta-textgeneration-llama-guard-3-1b`	Generazione di testo	llama 3.2	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g66xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g66xlarge e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge
Meta	Llama-Guard-3-8B	`meta-textgeneration-llama-guard-3-8b`	Generazione di testo	lama 3.1	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge
Meta	Meta Code Llama 13B	`meta-textgeneration-llama-codellama-13b`	Generazione di testo	lama 2	Sì	ml.g 5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.48x grande, ml.g6.12x grande, ml.p4d.24x grande
Meta	Meta Code Llama 13B Instruct	`meta-textgeneration-llama-codellama-13b-instruct`	Generazione di testo	lama 2	No	ml.g 5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.48x grande, ml.g6.12x grande, ml.p4d.24x grande
Meta	Meta Code Llama 13B Python	`meta-textgeneration-llama-codellama-13b-python`	Generazione di testo	lama 2	Sì	ml.g 5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.48x grande, ml.g6.12x grande, ml.p4d.24x grande
Meta	Meta Code Llama 34B	`meta-textgeneration-llama-codellama-34b`	Generazione di testo	lama 2	Sì	Predefinito: ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `lmi`(contenitore Large Model Inference), `lmi-optimized` (contenitore Large Model Inference che utilizza la decodifica speculativa): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Meta Code Llama 34B Instruct	`meta-textgeneration-llama-codellama-34b-instruct`	Generazione di testo	lama 2	No	Predefinito: ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `lmi`(contenitore Large Model Inference), `lmi-optimized` (contenitore Large Model Inference che utilizza la decodifica speculativa): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Meta Code Llama 34B Python	`meta-textgeneration-llama-codellama-34b-python`	Generazione di testo	lama 2	Sì	Predefinito: ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `lmi`(contenitore Large Model Inference), `lmi-optimized` (contenitore Large Model Inference che utilizza la decodifica speculativa): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Meta Code Llama 70B	`meta-textgeneration-llama-codellama-70b`	Generazione di testo	lama 2	Sì	Predefinito: ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `lmi`(contenitore Large Model Inference), `lmi-optimized` (contenitore Large Model Inference che utilizza la decodifica speculativa): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Meta Code Llama 70B Instruct	`meta-textgeneration-llama-codellama-70b-instruct`	Generazione di testo	lama 2	No	Predefinito: ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `lmi`(contenitore Large Model Inference), `lmi-optimized` (contenitore Large Model Inference che utilizza la decodifica speculativa): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Meta Code Llama 70B Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-codellama-70b`	Generazione di testo	lama 2	No	ml.inf2.48x grande
Meta	Meta Code Llama 70B Python	`meta-textgeneration-llama-codellama-70b-python`	Generazione di testo	lama 2	Sì	Predefinito: ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `lmi`(contenitore Large Model Inference), `lmi-optimized` (contenitore Large Model Inference che utilizza la decodifica speculativa): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Meta Code Llama 7B	`meta-textgeneration-llama-codellama-7b`	Generazione di testo	lama 2	Sì	Predefinito: ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.p4d.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `lmi-optimized`(contenitore Large Model Inference che utilizza la decodifica speculativa): ml.g5.12xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Meta Code Llama 7B Instruct	`meta-textgeneration-llama-codellama-7b-instruct`	Generazione di testo	lama 2	No	Predefinito: ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.p4d.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `lmi-optimized`(contenitore Large Model Inference che utilizza la decodifica speculativa): ml.g5.12xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Meta Code Llama 7B Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-codellama-7b`	Generazione di testo	lama 2	No	ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Meta	Meta Code Llama 7B Python	`meta-textgeneration-llama-codellama-7b-python`	Generazione di testo	lama 2	Sì	Predefinito: ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `lmi-optimized`(contenitore Large Model Inference che utilizza la decodifica speculativa): ml.g5.12xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Meta Code Llama 7B Python Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-codellama-7b-python`	Generazione di testo	lama 2	No	ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Meta	Meta Llama 2 13B	`meta-textgeneration-llama-2-13b`	Generazione di testo	lama 2	Sì	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Meta	Meta Llama 2 13B Chat	`meta-textgeneration-llama-2-13b-f`	Generazione di testo	lama 2	Sì	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Meta	Meta Llama 2 13B Chat Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-2-13b-f`	Generazione di testo	lama 2	No	ml.inf2.24x grande, ml.inf2.48x grande, ml.inf2.8x grande
Meta	Meta Llama 2 13B Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-2-13b`	Generazione di testo	lama 2	Sì	ml.inf2.24x grande, ml.inf2.48x grande, ml.inf2.8x grande
Meta	Meta Llama 2 70B	`meta-textgeneration-llama-2-70b`	Generazione di testo	lama 2	Sì	Predefinito: ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `lmi`(contenitore Large Model Inference), `lmi-optimized` (contenitore Large Model Inference che utilizza la decodifica speculativa): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Meta	Meta Llama 2 70B Chat	`meta-textgeneration-llama-2-70b-f`	Generazione di testo	lama 2	Sì	Predefinito: ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `lmi`(contenitore Large Model Inference), `lmi-optimized` (contenitore Large Model Inference che utilizza la decodifica speculativa): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Meta	Meta Llama 2 70B Chat Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-2-70b-f`	Generazione di testo	lama 2	No	ml.inf2.48x grande
Meta	Meta Llama 2 70B Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-2-70b`	Generazione di testo	lama 2	No	ml.inf2.48x grande
Meta	Meta Llama 2 7B Chat	`meta-textgeneration-llama-2-7b-f`	Generazione di testo	lama 2	Sì	Predefinito: ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `lmi-optimized`(contenitore Large Model Inference che utilizza la decodifica speculativa): ml.g5.12xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge `neuron`(Acceleratori AWS Inferentia e Trainium): ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Meta	Meta Llama 2 7B Chat Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-2-7b-f`	Generazione di testo	lama 2	No	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Meta	Meta Llama 2 7B Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-2-7b`	Generazione di testo	lama 2	Sì	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Meta	Meta Llama 3 1 8B Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-3-1-8b`	Generazione di testo	lama 3.1	No	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.trn1.2xlarge, ml.trn1.32xlarge, ml.trn1n.32xlarge
Meta	Meta Llama 3 70B	`meta-textgeneration-llama-3-70b`	Generazione di testo	lama 3	Sì	ml.g5.48x grande, ml.g6.48x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p5.48x grande
Meta	Meta Llama 3 70B Instruct	`meta-textgeneration-llama-3-70b-instruct`	Generazione di testo	lama 3	Sì	ml.g5.48x grande, ml.g6.48x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p5.48x grande
Meta	Meta Llama 3 70B Instruct Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-3-70b-instruct`	Generazione di testo	lama 3	No	ml.trn1.32xlarge
Meta	Meta Llama 3 70B Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-3-70b`	Generazione di testo	lama 3	No	ml.trn1.32xlarge
Meta	Meta Llama 3 8B Instruct	`meta-textgeneration-llama-3-8b-instruct`	Generazione di testo	lama 3	Sì	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Meta	Meta Llama 3 8B Instruct Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-3-8b-instruct`	Generazione di testo	lama 3	No	ml.inf2.24x grande, ml.inf2.48x grande, ml.inf2.8x grande
Meta	Meta Llama 3 8B Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-3-8b`	Generazione di testo	lama 3	No	ml.inf2.24x grande, ml.inf2.48x grande, ml.inf2.8x grande
Meta	Meta Llama 3.1 405B FP8	`meta-textgeneration-llama-3-1-405b-fp8`	Generazione di testo	lama 3.1	Sì	ml.p4de.24x grande, ml.p5.48x grande
Meta	Meta Llama 3.1 405B Instruct FP8	`meta-textgeneration-llama-3-1-405b-instruct-fp8`	Generazione di testo	lama 3.1	Sì	ml.p4de.24x grande, ml.p5.48x grande
Meta	Meta Llama 3.1 70B	`meta-textgeneration-llama-3-1-70b`	Generazione di testo	lama 3.1	Sì	ml.g5.48x grande, ml.g6.48x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p5.48x grande
Meta	Meta Llama 3.1 70B Instruct Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-3-1-70b-instruct`	Generazione di testo	lama 3.1	No	ml.inf2.48x grande, ml.trn 1.32x grande, ml.trn1n.32x grande
Meta	Meta Llama 3.1 70B Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-3-1-70b`	Generazione di testo	lama 3.1	No	ml.inf2.48x grande, ml.trn 1.32x grande, ml.trn1n.32x grande
Meta	Meta Llama 3.1 8B	`meta-textgeneration-llama-3-1-8b`	Generazione di testo	lama 3.1	Sì	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Meta	Meta Llama 3.1 8B Instruct Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-3-1-8b-instruct`	Generazione di testo	lama 3.1	No	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.trn1.2xlarge, ml.trn1.32xlarge, ml.trn1n.32xlarge
Meta	Meta Llama 3.2 11B Vision	`meta-vlm-llama-3-2-11b-vision`	Image-Text-to-Text	lama 3.2	Sì	ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Meta	Meta Llama 3.2 11B Vision Instruct	`meta-vlm-llama-3-2-11b-vision-instruct`	Image-Text-to-Text	lama 3.2	Sì	ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Meta	Meta Llama 3.2 1B Instruct Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-3-2-1b-instruct`	Generazione di testo	lama 3.2	No	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.xlarge, ml.inf2.xlarge, ml.infn1.2xlarge, ml.infn1.32xlarge, ml.trn1n.32xlarge
Meta	Meta Llama 3.2 1B Neurone	`meta-textgenerationneuron-llama-3-2-1b`	Generazione di testo	lama 3.2	No	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.xlarge, ml.inf2.xlarge, ml.infn1.2xlarge, ml.infn1.32xlarge, ml.trn1n.32xlarge
Meta	Meta Llama 3.2 3B Instruisci Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-3-2-3b-instruct`	Generazione di testo	lama 3.2	No	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.xlarge, ml.inf2.xlarge, ml.infn1.2xlarge, ml.infn1.32xlarge, ml.trn1n.32xlarge
Meta	Meta Llama 3.2 Neurone 3B	`meta-textgenerationneuron-llama-3-2-3b`	Generazione di testo	lama 3.2	No	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.xlarge, ml.inf2.xlarge, ml.infn1.2xlarge, ml.infn1.32xlarge, ml.trn1n.32xlarge
Meta	Meta Llama 3.2 90B Vision	`meta-vlm-llama-3-2-90b-vision`	Image-Text-to-Text	lama 3.2	Sì	ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Meta	Istruzioni di visione Meta Llama 3.2 90B	`meta-vlm-llama-3-2-90b-vision-instruct`	Image-Text-to-Text	lama 3.2	Sì	ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Meta	Meta Llama 3.3 70B Instruct	`meta-textgeneration-llama-3-3-70b-instruct`	Generazione di testo	lama 3.3	Sì	Predefinito: ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `lmi-optimized`(contenitore Large Model Inference che utilizza la decodifica speculativa): ml.g5.16xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Meta	Meta Llama 4 Maverick 17B 128E FP8	`meta-vlm-llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8`	Image-Text-to-Text	Lama 4	No	ml.p5e.48x grande, ml.p5en.48x grande
Meta	Istruzioni Meta Llama 4 Maverick 17B 128E	`meta-vlm-llama-4-maverick-17b-128e-instruct`	Image-Text-to-Text	lama 4	No	ml.p5e.48x grande, ml.p5en.48x grande
Meta	Istruzioni Meta Llama 4 Scout 17B 16E	`meta-vlm-llama-4-scout-17b-16e-instruct`	Image-Text-to-Text	Lama 4	Sì	ml.g6e.48x grande, ml.p5.48x grande, ml.p5en.48x grande
Meta	Meta Llama Guard 3 11B Vision	`meta-vlm-llama-guard-3-11b-vision`	Image-Text-to-Text	lama 3.2	No	ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Meta	Meta Llama Guard 3 1B Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-guard-3-1b`	Generazione di testo	lama 3.2	No	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.xlarge, ml.inf2.xlarge, ml.infn1.2xlarge, ml.infn1.32xlarge, ml.trn1n.32xlarge
Meta	Meta Llama Guard 3 8B Neuron	`meta-textgenerationneuron-llama-guard-3-8b`	Generazione di testo	lama 3.1	No	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.trn1.2xlarge, ml.trn1.32xlarge, ml.trn1n.32xlarge
Meta	Meta Llama Guard 7B	`meta-textgeneration-llama-guard-7b`	Generazione di testo	lama 2	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p4d.24xlarge
Meta	Meta Llama Prompt Guard 86M	`meta-tc-llama-prompt-guard-86m`	Classificazione del testo	lama 3.1	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge, ml.p4d.24xlarge
Meta	Meta SAM 2.1 Hiera Base Plus	`meta-vs-sam-2-1-hiera-base-plus`	Segmentazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Meta SAM 2.1 Hiera Large	`meta-vs-sam-2-1-hiera-large`	Segmentazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Meta SAM 2.1 Hiera Small	`meta-vs-sam-2-1-hiera-small`	Segmentazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Meta SAM 2.1 Hiera Tiny	`meta-vs-sam-2-1-hiera-tiny`	Segmentazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Meta-Llama-3-8B	`meta-textgeneration-llama-3-8b`	Generazione di testo	lama 3	Sì	Predefinito: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p3.8xlarge, ml.p4d.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generate, Balanced), `generate_lowest_cost` (Generate, Ottimizzato in termini di costi): ml.g5.2xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, ottimizzazione del throughput), (Interact, Throughput ottimizzato): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_highest_throughput` `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g6e.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), (Interact, Ottimizzato in termini di costi)`interact_lowest_cost`: ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g4dn.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Microsoft	Phi-2	`huggingface-llm-phi-2`	Generazione di testo	mit	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Microsoft	Phi-3-Mini-128K-Instruct	`huggingface-llm-phi-3-mini-128k-instruct`	Generazione di testo	mit	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Microsoft	Phi-3-mini-4k-instruct	`huggingface-llm-phi-3-mini-4k-instruct`	Generazione di testo	mit	No	Predefinito: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generate, Balanced), `interact_best_price_performance` (Interact, Balanced): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Generazione, ottimizzazione dei costi), (Interazione, ottimizzazione dei costi), (Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_lowest_cost` `max_context_lowest_cost` `generate_lowest_latency`(Genera, ottimizzato per la latenza): ml.g6e.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g6e.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Microsoft	Phi-3.5-mini-instruct	`huggingface-llm-phi-3-5-mini-instruct`	Generazione di testo	mit	No	ml.g 5.48x grande, ml.p4d.24x grande
Microsoft	Phi-4-mini-instruct	`huggingface-llm-phi-4-mini-instruct`	Generazione di testo	Apache-2.0	No	Predefinito: ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato), `generate_lowest_cost` (Genera, Ottimizzato per i costi), (Interact, Balanced), `interact_best_price_performance` (Interact, Ottimizzato per i costi), `interact_lowest_cost` `modify_lowest_cost` (Modifica, Ottimizzato per i costi): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, velocità effettiva ottimizzata), `interact_highest_throughput` (Interazione, velocità effettiva ottimizzata), `modify_highest_throughput` (Modifica, velocità effettiva ottimizzata), `modify_lowest_latency` (Modifica, latenza ottimizzata), `summarize_highest_throughput` (Riepilogo, velocità effettiva ottimizzata), `summarize_lowest_latency` (Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Genera, latenza ottimizzata): ml.g6e.8xlarge, ml.g7e.8xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi), (Riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge `summarize_lowest_cost` `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato): ml.g5.2xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `summarize_best_price_performance`(Riassumi, Bilanciato): ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Microsoft	Rilevamento del trasformatore da tavolo	`huggingface-od-microsoft-table-transformer-detection`	Rilevamento di oggetti	mit	No	ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.xlarge
Minimaxi	MiniMax-M2	`huggingface-llm-minimax-m2`	Generazione di testo	altro	No	ml.p4de.24xlarge
Minimaxia	MiniMax-M2.1	`huggingface-llm-minimax-m2-1`	Generazione di testo	altro	No	ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Minimaxia	MiniMax-M2.5	`huggingface-llm-minimax-m2-5`	Generazione di testo	altro	No	ml.p5.48xlarge
Minimaxia	MiniMax-M2.7	`huggingface-llm-minimax-m2-7`	Generazione di testo	altro	No	Predefinito: ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generazione, bilanciamento), `generate_highest_throughput` (generazione, ottimizzazione del throughput), `generate_lowest_cost` (generazione, ottimizzazione dei costi), `generate_lowest_latency` (generazione ottimizzata per latenza), `interact_best_price_performance` (interazione, bilanciamento), `interact_highest_throughput` (interazione, ottimizzazione del throughput), `interact_lowest_cost` (interazione, ottimizzazione dei costi), `interact_lowest_latency` (interazione ottimizzata per latenza), `summarize_best_price_performance` (riepilogo, bilanciamento), `summarize_highest_throughput` (riepilogo, ottimizzazione del throughput), `summarize_lowest_cost` (riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g77e.48x grande, ml.p5en.48x grande `summarize_lowest_latency` `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciamento), `modify_highest_throughput` (modifica, velocità effettiva ottimizzata), `modify_lowest_cost` (modifica, ottimizzazione dei costi), `modify_lowest_latency` (modifica ottimizzata per la latenza): ml.g7e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Mistralai	Ministral-3-14B-Instruct-2512	`huggingface-llm-ministral-3-14b-instruct-2512`	Generazione di testo	Apache-2.0	No	Predefinito: ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato), `generate_lowest_cost` (Genera, Ottimizzato per i costi), (Interact, Balanced), `interact_best_price_performance` (Interact, Ottimizzato per i costi): `interact_lowest_cost` ml.g5.12xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5.4xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, velocità effettiva ottimizzata), `generate_lowest_latency` (generazione, latenza ottimizzata), `interact_highest_throughput` (interazione, velocità effettiva ottimizzata): ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g5.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciamento), (modifica, ottimizzazione del throughput), (modifica, ottimizzazione dei costi), `modify_highest_throughput` (modifica ottimizzata per la latenza): ml.p5.48xlarge, ml.p5.4xlarge, ml.p5en.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_lowest_cost` `modify_lowest_latency`
Mistralai	Mistral 7B Instruct Neuron	`huggingface-llmneuron-mistral-7b-instruct`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Mistralia	Mistral 7B Neuron	`huggingface-llmneuron-mistral-7b`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Mistralia	Mistral Nemo Base 2407	`huggingface-llm-mistral-nemo-base-2407`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Mistralai	Mistral Nemo Instruct 2407	`huggingface-llm-mistral-nemo-instruct-2407`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Mistralai	Mistral Pixtral-12B-2409	`huggingface-vlm-mistral-pixtral-12b-2409`	Image-Text-to-Text	apache-2.0	No	ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Mistralai	Mistral-7B-Instruct-v0.2	`huggingface-llm-mistral-7b-instruct`	Generazione di testo	apache-2.0	No	Predefinito: ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato), `generate_lowest_cost` (Genera, Ottimizzato per i costi), (Interact, Balanced), `interact_best_price_performance` (Interact, Ottimizzato per i costi): `interact_lowest_cost` ml.g5.4xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, ottimizzazione del throughput): ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata), (Contesto massimo, latenza ottimizzata), (Riepilogo, velocità effettiva ottimizzata), `max_context_lowest_latency` (Riepilogo, Latenza ottimizzata): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_highest_throughput` `summarize_lowest_latency` `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi), `modify_best_price_performance` (Modifica, bilanciamento), `modify_lowest_cost` (Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g6e.8xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_best_price_performance`(Riassumi, bilanciato): ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_lowest_cost`(Riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge
Mistralai	Mistral-7B-Instruct-v0.3	`huggingface-llm-mistral-7b-instruct-v3`	Generazione di testo	apache-2.0	No	Predefinito: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato): ml.g5.4xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, produttività ottimizzata): ml.g6e.48xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p5.48xlarge `generate_lowest_cost`(Generazione, ottimizzazione dei costi), (Interact, Balanced), (Interact, ottimizzazione dei costi): ml.g5.4xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_best_price_performance` `interact_lowest_cost` `generate_lowest_latency`(Genera, latenza ottimizzata): ml.g6e.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata), `max_context_lowest_latency` (contesto massimo, latenza ottimizzata), `modify_highest_throughput` (modifica, velocità effettiva ottimizzata), (modifica, latenza ottimizzata), `modify_lowest_latency` (riepilogo, velocità effettiva ottimizzata), `summarize_highest_throughput` (riepilogo, latenza ottimizzata): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_latency` `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi), `modify_lowest_cost` (Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_best_price_performance`(Riassumi, Bilanciato): ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_lowest_cost`(Riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge
Mistralai	Mistral-7B-Instruct-v0.3	`huggingface-llm-mistral-7b-v3`	Generazione di testo	apache-2.0	No	Predefinito: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato): ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, produttività ottimizzata): ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Generazione, ottimizzazione dei costi), (Interact, Balanced), (Interact, ottimizzazione dei costi): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_best_price_performance` `interact_lowest_cost` `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata), (Riepilogo, velocità effettiva ottimizzata), `summarize_highest_throughput` (Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_latency` `interact_highest_throughput`(Interact, Throughput ottimizzato), `max_context_highest_throughput` (Contesto massimo, Throughput ottimizzato), `max_context_lowest_latency` (Contesto massimo, Latenza ottimizzata), `modify_highest_throughput` (Modifica, Throughput ottimizzato), `modify_lowest_latency` (Modifica, Latenza ottimizzata): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6e.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi), (Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.12xlarge`modify_lowest_cost`, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_best_price_performance`(Riassumi, Bilanciato): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_lowest_cost`(Riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge
Mistralai	Mistral-7B-v0.1	`huggingface-llm-mistral-7b`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	Predefinito: ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato), `generate_lowest_cost` (Genera, Ottimizzato per i costi), (Interact, Ottimizzato per i costi), `interact_lowest_cost` (Contesto massimo, Ottimizzato per i costi): `max_context_lowest_cost` ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, produttività ottimizzata): ml.g6e.48xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), (Modify, ottimizzazione dei costi)`modify_lowest_cost`: ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g5.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p3.16xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata), (Contesto massimo, latenza ottimizzata), (Modifica, velocità effettiva ottimizzata), `max_context_lowest_latency` (Modifica, latenza ottimizzata): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_highest_throughput` `modify_lowest_latency` `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_best_price_performance`(Riepilogo, bilanciato), (Riepilogo, ottimizzazione del throughput), (Riepilogo, ottimizzazione dei costi), `summarize_highest_throughput` (Riepilogo, ottimizzazione della latenza): ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_cost` `summarize_lowest_latency`
Mistralai	Mistral-Small-24B-Instruct-2501	`huggingface-llm-mistral-small-24B-Instruct-2501`	Generazione di testo	apache-2.0	No	Predefinito: ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generate, Balanced), `interact_best_price_performance` (Interact, Balanced): ml.g5.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, velocità effettiva ottimizzata), `interact_highest_throughput` (interazione, velocità effettiva ottimizzata), `interact_lowest_latency` (interazione, latenza ottimizzata), `max_context_highest_throughput` (contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata), `modify_highest_throughput` (modifica, velocità effettiva ottimizzata): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Generazione, ottimizzazione dei costi), `interact_lowest_cost` (Interazione, ottimizzazione dei costi), `max_context_lowest_cost` (Contesto massimo, ottimizzazione dei costi), `modify_lowest_cost` (Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge `generate_lowest_latency`(Genera, latenza ottimizzata), `modify_lowest_latency` (Modifica, Latenza ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_best_price_performance`(Riepilogo, bilanciato), (Riepilogo, ottimizzazione del throughput), (Riepilogo, ottimizzazione dei costi), `summarize_highest_throughput` (Riepilogo, ottimizzato per la latenza): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_cost` `summarize_lowest_latency`
Mistralai	Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503	`huggingface-vlm-mistral-small-3-1-24b-base-2503`	Image-Text-to-Text	apache-2.0	No	ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge
Mistralai	Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506	`huggingface-vlm-mistral-small-3-2-24b-instruct-2506`	Image-Text-to-Text	apache-2.0	No	ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge
Mistralai	Mixtral 8x7B	`huggingface-llm-mixtral-8x7b`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Mistralai	Mixtral-8x22B V1	`huggingface-llm-mixtral-8x22B`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Mistralia	Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1	`huggingface-llm-mistralai-mixtral-8x22B-instruct-v0-1`	Generazione di testo	apache-2.0	No	Predefinito: ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `tgi`(contenitore Text Generation Inference): ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Mistralai	Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1	`huggingface-llm-mixtral-8x7b-instruct`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	Predefinito: ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generate, Balanced), `interact_best_price_performance` (Interact, Balanced): ml.g5.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, ottimizzazione del throughput), (Interact, Throughput ottimizzato), (Modifica, Throughput ottimizzato): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_highest_throughput` `modify_highest_throughput` `generate_lowest_cost`(Generazione, ottimizzazione dei costi), `interact_lowest_cost` (Interazione, ottimizzazione dei costi), `max_context_lowest_cost` (Contesto massimo, ottimizzazione dei costi), `modify_lowest_cost` (Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge `generate_lowest_latency`(Genera, latenza ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata), (Modifica, Latenza ottimizzata): `modify_lowest_latency` ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata), `max_context_lowest_latency` (Contesto massimo, latenza ottimizzata), `summarize_highest_throughput` (Riepilogo, velocità effettiva ottimizzata), `summarize_lowest_latency` (Riepilogo, Latenza ottimizzata): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_best_price_performance`(Riepilogo, bilanciato), (Riepilogo, ottimizzazione dei `summarize_lowest_cost` costi): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Mistralai	Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602	`huggingface-asr-voxtral-mini-4b-realtime-2602`	Generazione di testo	Apache-2.0	No	ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.6e.large 2xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.4xlarge
Moonshotai	Kimi-K2.5	`huggingface-llm-kimi-k2-5`	Generazione di testo	altro	No	ml.p5en.48xlarge
Moritzlaurer	MoritzLaurer MDeBERTa V3 Base Xnli multilingue Nli 2mil7	`huggingface-zstc-moritzlaurer-mdeberta3base-xnli-mling-nli-2m7`	Zero-Shot Classificazione	mit	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mosaico ml	MPT 7B BF16	`huggingface-textgeneration1-mpt-7b-bf16`	Generazione di testo	Apache-2.0	No	ml.g 5.16 x grande, ml.g 5.2 x grande, ml.g 5.4 x grande, ml.g 5.8 x grande
Mosaico ml	MPT 7B Instruct BF16	`huggingface-textgeneration1-mpt-7b-instruct-bf16`	Generazione di testo	CC-BY-SA-3.0	No	ml.g 5.16 x grande, ml.g 5.2 x grande, ml.g 5.4 x grande, ml.g 5.8 x grande
Sig.ra 8488	Bert Small2 Bert	`huggingface-summarization-bert-small2bert-cnn-dailymail-summ`	Sintesi testuale	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	Incorporamento di testi finanziari	`mxnet-tcembedding-robertafin-base-uncased`	Incorporamento del testo	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	RoBERTa-SEC-Large	`mxnet-tcembedding-robertafin-large-uncased`	Incorporamento del testo	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	RoBERTa-SEC-WIKI-Base	`mxnet-tcembedding-robertafin-base-wiki-uncased`	Incorporamento del testo	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	RoBERTa-SEC-WIKI-Large	`mxnet-tcembedding-robertafin-large-wiki-uncased`	Incorporamento del testo	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Naclbit	Diffusione stabile Naclbit Trinart V2	`huggingface-txt2img-naclbit-trinart-stable-diffusion-v2`	Text-to-Image	creativeml-openrail-m	No	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Narsil	Narsil Deberta Large Mnli Zero Cls	`huggingface-zstc-narsil-deberta-large-mnli-zero-cls`	Zero-Shot Classificazione	mit	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Nexai	Nexaai Octopus-v2	`huggingface-llm-nexaaidev-octopus-v2`	Generazione di testo	cc-by-nc-4.0	No	ml.g5.16x grande, ml.g5.2x grande, ml.g5.4x grande, ml.g5.8x grande
Flusso Nexus	Flusso Nexus Starling-LM-7B-beta	`huggingface-llm-nexusflow-starling-lm-7b-beta`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge
Nessuna ricerca	Hermes 2 8B Pro-Llama-3	`huggingface-llm-nousresearch-hermes-2-pro-llama-3-8B`	Generazione di testo	lama 3	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Nessuna ricerca	Nous Hermes 2 SOLAR 10.7B	`huggingface-llm-nousresearch-nous-hermes-2-solar-10-7b`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.48x grande
Nova	Nova 2.0 Lite	`nova-textgeneration-lite-v2`	Generazione di testo	AWS Termini del servizio	Sì	Non applicabile
Nova	Nova 2.0 Micro	`nova-textgeneration-micro-v2`	Generazione di testo	Non applicabile	Sì	Non applicabile
Nova	Nova Lite	`nova-textgeneration-lite`	Generazione di testo	AWS Termini del servizio	Sì	Non applicabile
Nova	Nova Micro	`nova-textgeneration-micro`	Generazione di testo	AWS Termini del servizio	Sì	Non applicabile
Nova	Nova Pro	`nova-textgeneration-pro`	Generazione di testo	AWS Termini del servizio	Sì	Non applicabile
Nvidia	Nvidia 8B Llama3-ChatQA-1.5	`huggingface-llm-nvidia-llama3-chatqa-1-5-8B`	Generazione di testo	lama 3	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Nvidia	Nvidia Nemotron 3 Ultra	`huggingface-reasoning-nvidia-nemotron-3-ultra-550b-a55b-nvfp4`	Ragionamento	Apache-2.0	No	Predefinito: ml.g7e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `modify_best_price_performance`(Modify, Balanced), `modify_highest_throughput` (Modify, throughput ottimizzato), (Modify, ottimizzato per i costi), `modify_lowest_cost` (Modify, ottimizzato per la latenza): `modify_lowest_latency` ml.g7e.48xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_best_price_performance`(Riepilogo, bilanciato), `summarize_highest_throughput` (Riepilogo, velocità effettiva ottimizzata), `summarize_lowest_cost` (Riepilogo, ottimizzazione dei costi), `summarize_lowest_latency` (Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.g7e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Nvidia	Nvidia Nemotron3 Nano Omni	`huggingface-vlm-nvidia-nemotron3-nano-omni-30ba3b-reasoning-fp8`	Image-Text-to-Text	altro	No	Predefinito: ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generate, Balanced), `generate_lowest_cost` (Genera, ottimizzato per i costi), (Interact, Cost optimized), `interact_lowest_cost` (Modify, Balanced), `modify_best_price_performance` (Modify, Ottimizzato per i costi): `modify_lowest_cost` ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, produttività ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata), (Interazione, Latenza ottimizzata): `interact_lowest_latency` ml.g6.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.8xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, bilanciato): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata), (modifica, velocità effettiva ottimizzata), (riepilogo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `modify_highest_throughput` `summarize_highest_throughput` `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi), `summarize_best_price_performance` (Riepilogo, Bilanciato), `summarize_lowest_cost` (Riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.4xlarge `summarize_lowest_latency`(Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge
Nvidia	NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16	`huggingface-reasoning-nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b-bf16`	Ragionamento	altro	Sì	Predefinito: ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.12xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generazione, bilanciamento), (generazione, ottimizzazione del throughput), `generate_highest_throughput` (generazione, ottimizzazione dei costi), `generate_lowest_cost` (generazione ottimizzata per la latenza): ml.g6.24xlarge, `generate_lowest_latency` ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.12xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), `interact_highest_throughput` (Interact, Throughput ottimizzato), `interact_lowest_cost` (Interact, ottimizzato per i costi), `interact_lowest_latency` (Interact, Latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.4xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato), `modify_lowest_cost` (Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g7e.24xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g7e.12xlarge, ml.g7e.24xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g7e.4xlarge `summarize_best_price_performance`(Riepilogo, bilanciato), (Riepilogo, ottimizzazione del throughput), (Riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.24xlarge, ml.g7e.48xlarge `summarize_highest_throughput` `summarize_lowest_cost` `summarize_lowest_latency`(Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.12xlarge, ml.g7e.24xlarge
Nvidia	NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16	`huggingface-llm-nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b-bf16`	Generazione di testo	Apache-2.0	Sì	Predefinito: ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generate, Balanced), `generate_lowest_cost` (Generate, Ottimizzato in termini di costi): ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.48xlarge, ml.p5.48xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, ottimizzazione del throughput), (`modify_highest_throughput`Modifica, Throughput ottimizzato): ml.g7e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), (Interact, Throughput ottimizzato), (Interact, ottimizzato per i costi), `interact_highest_throughput` (Interact, ottimizzato per la latenza): ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_cost` `interact_lowest_latency` `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato), `modify_lowest_cost` (Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.24xlarge, ml.p5.48xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g7e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_best_price_performance`(Riepilogo, bilanciato), (Riepilogo, ottimizzazione del throughput), (Riepilogo, ottimizzazione dei costi), `summarize_highest_throughput` (Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.g7e.24xlarge, ml.g7e.48xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_lowest_cost` `summarize_lowest_latency`
Nvidia	NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-FP8	`huggingface-reasoning-nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b-fp8`	Ragionamento	altro	No	Predefinito: ml.g7e.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generazione, bilanciamento), (generazione, ottimizzazione del throughput), `generate_highest_throughput` (generazione, ottimizzazione dei costi), `generate_lowest_cost` (generazione ottimizzata per la latenza): ml.g6e.48xlarge, `generate_lowest_latency` ml.g7e.24xlarge, ml.g7e.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), `interact_highest_throughput` (Interact, throughput ottimizzato), `interact_lowest_cost` (Interact, ottimizzazione dei costi), `interact_lowest_latency` (Interact, Latenza ottimizzata), `summarize_best_price_performance` (Summary, Balanced), `summarize_highest_throughput` (Summary, Throughput ottimizzato), `summarize_lowest_cost` (Summary, Ottimizzato per costi), `summarize_lowest_latency` (Summary, Latenza ottimizzata): ml.g7e.24xlarge, ml.g7e.48xlarge
Nvidia	NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2	`huggingface-reasoning-nvidia-nemotron-nano-12b-v2`	Ragionamento	Apache-2.0	No	Predefinito: ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.12xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generate, Balanced), `generate_lowest_cost` (Generate, Ottimizzato in termini di costi): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, produttività ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.12xlarge `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato), (Modifica, ottimizzazione dei costi)`modify_lowest_cost`: ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, throughput ottimizzato), `summarize_best_price_performance` (Riepilogo, Bilanciato), `summarize_highest_throughput` (Riepilogo, Throughput ottimizzato), `summarize_lowest_cost` (Riepilogo, ottimizzazione dei costi), `summarize_lowest_latency` (Riepilogo, Latenza ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.12xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.12xlarge
Openai	gpt-oss-120b	`openai-reasoning-gpt-oss-120b`	Ragionamento	apache-2.0	Sì	Predefinito: ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `lmi`(contenitore Large Model Inference): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Openai	gpt-oss-20b	`openai-reasoning-gpt-oss-20b`	Ragionamento	apache-2.0	Sì	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Apri ai	filtro per la privacy	`openai-tokenclassification-privacy-filter`	Classificazione dei token	Apache-2.0	No	ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge
Openai	Base Whisper	`huggingface-asr-whisper-base`	Riconoscimento vocale automatico	apache-2.0	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai	Whisper Large	`huggingface-asr-whisper-large`	Riconoscimento vocale automatico	apache-2.0	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai	Whisper Large V2	`huggingface-asr-whisper-large-v2`	Riconoscimento vocale automatico	apache-2.0	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai	Whisper Large V3	`huggingface-asr-whisper-large-v3`	Riconoscimento vocale automatico	apache-2.0	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai	Whisper Large V3 Turbo	`huggingface-asr-whisper-large-v3-turbo`	Riconoscimento vocale automatico	mit	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai	Whisper Medium	`huggingface-asr-whisper-medium`	Riconoscimento vocale automatico	apache-2.0	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai	Whisper Small	`huggingface-asr-whisper-small`	Riconoscimento vocale automatico	apache-2.0	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai	Whisper Tiny	`huggingface-asr-whisper-tiny`	Riconoscimento vocale automatico	apache-2.0	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai-Community	GPT 2	`huggingface-textgeneration-gpt2`	Generazione di testo	mit	No	ml.g 5.16 x grande, ml.g 5.2 x grande, ml.g 5.4 x grande, ml.g 5.8 x grande
Openai-Community	GPT-2 XL	`huggingface-textgeneration1-gpt-2-xl`	Generazione di testo	mit	Sì	ml.g 5.16x grande, ml.g5.2x grande, ml.g5.4x grande, ml.g5.8x grande
Openai-Community	Rilevatore OpenAI Roberta Base	`huggingface-eqa-roberta-base-openai-detector`	Risposta alle domande	mit	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai-Community	Rilevatore OpenAI Roberta Base	`huggingface-spc-roberta-base-openai-detector`	Fill-Mask	mit	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai-Community	Rilevatore OpenAI Roberta Base	`huggingface-tc-roberta-base-openai-detector`	Classificazione del testo	mit	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai-Community	Rilevatore OpenAI Roberta Large	`huggingface-spc-roberta-large-openai-detector`	Fill-Mask	mit	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai-Community	Rilevatore OpenAI Roberta Large	`huggingface-tc-roberta-large-openai-detector`	Classificazione del testo	mit	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Openlm-Research	Apri Llama 7B V2	`huggingface-llm-openlm-research-open-llama-7b-v2`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge
Philschmid	Bart Large CNN samsum	`huggingface-summarization-bart-large-cnn-samsum`	Sintesi testuale	mit	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Philschmid	Flan-T5 Modello base Fine-tuned sul set di dati Samsum	`huggingface-text2text-flan-t5-base-samsum`	Generazione Text2Text	apache-2.0	No	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge
Torcia	Alexa TM20B	`pytorch-textgeneration1-alexa20b`	Generazione di testo	licenza software amazon	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p3.8xlarge
Qwen	Anteprima QVQ 72B	`huggingface-vlm-qvq-72b-preview`	Image-Text-to-Text	altro	No	ml.g5.48x grande, ml.g6.48x grande, ml.p4d.24x grande
Qwen	Qwen2 0,5 B	`huggingface-llm-qwen2-0-5b`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p4d.24xlarge
Qwen	Istruzioni Qwen2 0.5B	`huggingface-llm-qwen2-0-5b-instruct`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p4d.24xlarge
Qwen	Qwen2-1.5B	`huggingface-llm-qwen2-1-5b`	Generazione di testo	apache-2.0	No	Predefinito: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, produttività ottimizzata): ml.g5.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge `generate_lowest_cost`(Generazione, ottimizzazione dei costi), (Interact, Balanced), (Interact, ottimizzazione dei costi), `interact_best_price_performance` (Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `interact_lowest_cost` `modify_lowest_cost` `generate_lowest_latency`(Genera, latenza ottimizzata): ml.g5.4xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6e.2xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g5.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.2xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g5.4xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.4xlarge `summarize_best_price_performance`(Riassumi, bilanciato): ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.2xlarge `summarize_highest_throughput`(Riepilogo, produttività ottimizzata): ml.g5.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.2xlarge `summarize_lowest_cost`(Riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `summarize_lowest_latency`(Riassumi, latenza ottimizzata): ml.g5.4xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.8xlarge
Qwen	Qwen2-1.5B-Instruct	`huggingface-llm-qwen2-1-5b-instruct`	Generazione di testo	apache-2.0	No	Predefinito: ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p3.2xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato), `interact_best_price_performance` (Interagisci, Bilanciato), `modify_best_price_performance` (Modifica, Bilanciato): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge `generate_lowest_cost`(Generazione, ottimizzazione dei costi), (Interazione, ottimizzazione dei costi), (Contesto massimo, ottimizzazione dei costi), `interact_lowest_cost` (Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `max_context_lowest_cost` `modify_lowest_cost` `generate_lowest_latency`(Genera, latenza ottimizzata): ml.g5.8xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g4dn.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.4xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g5.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.4xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g5.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g5.2xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge `summarize_best_price_performance`(Riepilogo, bilanciato), (Riepilogo, ottimizzazione dei costi)`summarize_lowest_cost`: ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `summarize_highest_throughput`(Riepilogo, produttività ottimizzata): ml.g5.4xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `summarize_lowest_latency`(Riassumi, latenza ottimizzata): ml.g5.8xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6e.16xlarge
Qwen	Qwen2-7B	`huggingface-llm-qwen2-7b`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge
Qwen	Qwen2-7B-Instruct	`huggingface-llm-qwen2-7b-instruct`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge
Qwen	Qwen2-VL-7B-Instruct	`huggingface-vlm-qwen2-vl-7b-instruct`	Generazione di testo	apache-2.0	No	Predefinito: ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g6e.xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato): ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, produttività ottimizzata): ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `generate_lowest_cost`(Generazione, ottimizzazione dei costi), (Interazione, ottimizzazione dei `interact_lowest_cost` costi): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_lowest_latency`(Genera, latenza ottimizzata): ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.8xlarge `interact_best_price_performance`(Interagisci, Bilanciato): ml.g5.2xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, throughput ottimizzato), (Modifica, Throughput ottimizzato): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `modify_highest_throughput` `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.4xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g5.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato`modify_lowest_cost`), (Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.16xlarge `summarize_best_price_performance`(Riepilogo, bilanciato), (Riepilogo, velocità effettiva ottimizzata), (Riepilogo, ottimizzazione dei costi), `summarize_highest_throughput` (Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.g6e.12xlarge `summarize_lowest_cost` `summarize_lowest_latency`
Qwen	Qwen2.5 Istruzione 14B	`huggingface-llm-qwen2-5-14b-instruct`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Qwen	Qwen2.5 Istruzione 32B	`huggingface-llm-qwen2-5-32b-instruct`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Qwen	Qwen2.5 Coder 32B Instruct	`huggingface-llm-qwen2-5-coder-32b-instruct`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Qwen	Qwen2.5 Coder 7B Instruct	`huggingface-llm-qwen2-5-coder-7b-instruct`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.p4d.24xlarge
Qwen	Qwen2.5-72B-Instruct	`huggingface-llm-qwen2-5-72b-instruct`	Generazione di testo	altro	Sì	Predefinito: ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato): ml.g5.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `generate_lowest_cost`(Genera, ottimizzazione dei costi), (Interact`interact_lowest_cost`, ottimizzazione dei costi): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, bilanciato): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_best_price_performance`(Riepilogo, bilanciato), (Riepilogo, ottimizzazione del throughput), (Riepilogo, ottimizzazione dei costi), `summarize_highest_throughput` (Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_cost` `summarize_lowest_latency`
Qwen	Qwen2.5-7B-Instruct	`huggingface-llm-qwen2-5-7b-instruct`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	Predefinito: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato): ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, ottimizzazione del throughput), (Interazione, ottimizzazione della latenza), (Riepilogo, Latenza ottimizzata): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, `interact_lowest_latency` ml.g6e.24xlarge `summarize_lowest_latency` `generate_lowest_cost`(Genera, ottimizzato per i costi), (Interact, Balanced), (Interact, Ottimizzato per i costi): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_best_price_performance` `interact_lowest_cost` `generate_lowest_latency`(Genera, latenza ottimizzata): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.16xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, throughput ottimizzato), (Riepilogo, `summarize_highest_throughput` Throughput ottimizzato): ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi), (Modifica, bilanciato), (Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_best_price_performance` `modify_lowest_cost` `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.2xlarge `summarize_best_price_performance`(Riepilogo, bilanciato), (Riepilogo, ottimizzazione dei costi)`summarize_lowest_cost`: ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge
Qwen	Qwen 3 14B	`huggingface-reasoning-qwen3-14b`	Ragionamento	apache-2.0	Sì	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Qwen	Qwen3-0.6B	`huggingface-reasoning-qwen3-06b`	Ragionamento	apache-2.0	Sì	Predefinito: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato), `generate_lowest_cost` (Genera, Ottimizzato per i costi), (Interact, Balanced), `interact_best_price_performance` (Interact, Ottimizzato per i costi), `interact_lowest_cost` `modify_lowest_cost` (Modifica, Ottimizzato per i costi): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, throughput ottimizzato), `interact_highest_throughput` (Interact, Throughput ottimizzato), `modify_highest_throughput` (Modifica, Throughput ottimizzato): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g4dn.16xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi), (Riepilogo, ottimizzazione dei `summarize_lowest_cost` costi): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g4dn.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g6e.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_best_price_performance`(Riassumi, bilanciato): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_highest_throughput`(Riepilogo, throughput ottimizzato): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_latency`(Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.g6e.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Qwen	Qwen3-1.7B	`huggingface-reasoning-qwen3-1-7b`	Ragionamento	apache-2.0	Sì	ml.g4dn.12xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p4d.24xlarge
Qwen	Qwen3-30B-A3B	`huggingface-reasoning-qwen3-30b-a3b`	Ragionamento	apache-2.0	No	ml.g5.24xlarge
Qwen	Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507	`huggingface-reasoning-qwen3-30b-a3b-instruct-2507`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4de.24xlarge
Qwen	Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507	`huggingface-reasoning-qwen3-30b-a3b-thinking-2507`	Ragionamento	apache-2.0	No	ml.g6e.12xlarge
Qwen	Qwen3-32B	`huggingface-reasoning-qwen3-32b`	Ragionamento	apache-2.0	Sì	Predefinito: ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generate, Balanced), (Interact, Balanced), `interact_best_price_performance` (Summary, Balanced), (Summary, Balanced), `summarize_best_price_performance` (Summarize, ottimizzazione dei costi): `summarize_lowest_cost` ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, velocità effettiva ottimizzata), `generate_lowest_latency` (generazione, latenza ottimizzata), `interact_highest_throughput` (interazione, velocità effettiva ottimizzata), `max_context_highest_throughput` (contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata), `max_context_lowest_latency` (contesto massimo, latenza ottimizzata), `summarize_highest_throughput` (riepilogo, velocità effettiva ottimizzata), `summarize_lowest_latency` (riepilogo, latenza ottimizzata): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Generazione, ottimizzazione dei costi), `max_context_lowest_cost` (Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge `interact_lowest_cost`(Interact, ottimizzazione dei costi): ml.g5.48xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato), (Modifica, ottimizzazione dei costi)`modify_lowest_cost`: ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Qwen	Qwen3-4B	`huggingface-reasoning-qwen3-4b`	Ragionamento	apache-2.0	Sì	ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge grande, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge
Qwen	Qwen3-4B-Instruct-2507	`huggingface-reasoning-qwen3-4b-instruct-2507`	Ragionamento	apache-2.0	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4d.24xlarge
Qwen	Qwen3-8B	`huggingface-reasoning-qwen3-8b`	Ragionamento	apache-2.0	Sì	Predefinito: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato), `generate_lowest_cost` (Genera, Ottimizzato per i costi), (Interact, Balanced), `interact_best_price_performance` (Interact, Ottimizzato per i costi): `interact_lowest_cost` ml.g5.2xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, ottimizzazione del throughput): ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Genera, latenza ottimizzata), `modify_highest_throughput` (Modifica, velocità effettiva ottimizzata), `modify_lowest_latency` (Modifica, latenza ottimizzata), (Riepilogo, velocità effettiva ottimizzata), `summarize_highest_throughput` (Riepilogo, `summarize_lowest_latency` Latenza ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, Throughput ottimizzato), `max_context_highest_throughput` (Contesto massimo, Throughput ottimizzato), `max_context_lowest_latency` (Contesto massimo, Latenza ottimizzata): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato): ml.g5.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p5.48xlarge `modify_lowest_cost`(Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.xlarge `summarize_best_price_performance`(Riepilogo, bilanciato), (Riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g5.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_lowest_cost`
Qwen	Qwen3-ASR-1.7B	`huggingface-asr-qwen3-asr-1-7b`	Riconoscimento vocale automatico	Apache-2.0	No	ml.g6.2xlarge, ml.g6.xlarge
Qwen	Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct	`huggingface-reasoning-qwen3-coder-30b-a3b-instruct`	Ragionamento	apache-2.0	No	ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge
Qwen	Qwen3-Coder-Next	`huggingface-reasoning-qwen3-coder-next`	Ragionamento	apache-2.0	No	ml.g7e.24xlarge, ml.g7e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Qwen	Qwen3-Embedding-0.6B	`huggingface-textembedding-qwen3-embedding-0-6b`	Incorporamento del testo	Apache-2.0	No	ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g66xlarge e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.48xlarge, ml.g7e.4xlarge, ml.g7e.8xlarge
Qwen	Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct	`huggingface-reasoning-qwen3-next-80b-a3b-instruct`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g6e.48xlarge, ml.p4de.24xlarge
Qwen	Qwen3-Reranker-4B	`huggingface-textembedding-qwen3-reranker-4b`	Incorporamento del testo	Apache-2.0	No	ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.6e.large 2xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.48xlarge, ml.g7e.4xlarge, ml.g7e.8xlarge
Qwen	Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base	`huggingface-ttsvoiceclone-qwen3-tts-12hz-1-7b-base`	Text-to-Speech	Apache-2.0	No	ml.g6.16xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge 7e.4x grande, ml.g7e.8x grande
Qwen	Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice	`huggingface-tts-qwen3-tts-customvoice`	Text-to-Speech	Apache-2.0	No	ml.g6.16xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge 7e.4x grande, ml.g7e.8x grande
Qwen	Qwen3-VL-8B-Instruct	`huggingface-vlm-qwen3-vl-8b-instruct`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Qwen	Qwen3-VL-Embedding-2B	`huggingface-textembedding-qwen3-vl-embedding-2b`	Incorporamento del testo	Apache-2.0	No	ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.6e.large 2xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.4xlarge, ml.g7e.8xlarge
Qwen	Qwen3.5-0.8B	`huggingface-vlm-qwen3-5-0-8b`	Generazione di testo	apache-2.0	No	Predefinito: ml.g6.4xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.4xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato): ml.g6.xlarge, ml.g6e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, produttività ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge `generate_lowest_cost`(Genera, ottimizzazione dei costi): ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_lowest_latency`(Genera, latenza ottimizzata): ml.g6.4xlarge, ml.g6e.4xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), (Interact, Latenza ottimizzata): ml.g6.2xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.2xlarge `interact_lowest_latency` `interact_highest_throughput`(Interact, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.2xlarge `interact_lowest_cost`(Interact, ottimizzazione dei costi), (Modify, Balanced), (Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g6.2xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_best_price_performance` `modify_lowest_cost` `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.4xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.4xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g6.16xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g7e.4xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g6.8xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge `summarize_best_price_performance`(Riassumi, Bilanciato): ml.g6.xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g7e.8xlarge `summarize_highest_throughput`(Riepilogo, throughput ottimizzato): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g7e.8xlarge `summarize_lowest_cost`(Riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.8xlarge `summarize_lowest_latency`(Riassumi, latenza ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g7e.8xlarge
Qwen	Qwen3.5-27b	`huggingface-vlm-qwen3-5-27b`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	ml.g6.48xlarge
Qwen	Qwen3.5-27B-FP8	`huggingface-vlm-qwen3-5-27b-fp8`	Image-Text-to-Text	apache-2.0	No	ml.g6.24xlarge
Qwen	Qwen3.5-2B	`huggingface-vlm-qwen3-5-2b`	Generazione di testo	apache-2.0	No	Predefinito: ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato), `modify_best_price_performance` (Modifica, Bilanciato): ml.g6.xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `generate_lowest_cost`(Generazione, ottimizzazione dei costi), (Modifica, ottimizzazione dei costi): `modify_lowest_cost` ml.g6.2xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_lowest_latency`(Genera, latenza ottimizzata): ml.g6.16xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.16xlarge `interact_best_price_performance`(Interagisci, Bilanciato): ml.g6.xlarge, ml.g6e.2xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.48xlarge `interact_lowest_cost`(Interact, ottimizzazione dei costi): ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g6.4xlarge, ml.g6e.4xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata), (modifica, velocità effettiva ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `modify_highest_throughput` `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.48xlarge `modify_lowest_latency`(Modifica, latenza ottimizzata): ml.g6.8xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.8xlarge `summarize_best_price_performance`(Riepilogo, bilanciato), (Riepilogo, ottimizzazione dei costi)`summarize_lowest_cost`: ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.4xlarge `summarize_highest_throughput`(Riepilogo, throughput ottimizzato): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g7e.4xlarge `summarize_lowest_latency`(Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.g6.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g7e.4xlarge
Qwen	Qwen3.5-4B	`huggingface-vlm-qwen3-5-4b`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	Predefinito: ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.4xlarge, ml.g7e.8xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generazione, bilanciamento), (generazione, ottimizzazione del throughput), `generate_highest_throughput` (generazione, ottimizzazione dei costi), `generate_lowest_cost` (generazione ottimizzata per la latenza): ml.g6.8xlarge, `generate_lowest_latency` ml.g6e.8xlarge, ml.g7e.4xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), `interact_highest_throughput` (Interact, Throughput ottimizzato), `interact_lowest_cost` (Interact, ottimizzato per i costi), `interact_lowest_latency` (Interact, Latenza ottimizzata): ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata), `max_context_lowest_cost` (Contesto massimo, ottimizzazione dei costi), `max_context_lowest_latency` (Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato), `modify_lowest_cost` (Modifica, ottimizzazione dei costi), `modify_lowest_latency` (Modifica, ottimizzata per la latenza): ml.g6.2xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_highest_throughput`(Modifica, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6.2xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g7e.4xlarge `summarize_best_price_performance`(Riepilogo, bilanciato), (Riepilogo, ottimizzazione dei costi)`summarize_lowest_cost`: ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.12xlarge `summarize_highest_throughput`(Riepilogo, produttività ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.24xlarge `summarize_lowest_latency`(Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g7e.2xlarge
Qwen	Qwen3.5-9b	`huggingface-vlm-qwen3-5-9b`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	ml.g6.24x grande, ml.g6.48x grande
Qwen	Qwen3.6-27B	`huggingface-vlm-qwen3-6-27b`	Image-Text-to-Text	apache-2.0	Sì	Predefinito: ml.g7e.12xlarge, ml.g7e.24xlarge, ml.g7e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generazione, Bilanciamento), `generate_lowest_cost` (Generazione, ottimizzazione dei costi), (Modifica, Bilanciamento), `modify_best_price_performance` (Modifica, ottimizzazione dei costi), `modify_lowest_cost` (Riepilogo, Bilanciamento), `summarize_best_price_performance` (Riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g6.12xlarge, `summarize_lowest_cost` ml.g6e.12xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, velocità effettiva ottimizzata), `modify_highest_throughput` (Modifica, velocità effettiva ottimizzata), `modify_lowest_latency` (Modifica, latenza ottimizzata): ml.g7e.48xlarge, ml.p5.4xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.p5.4xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), (Interact, ottimizzazione dei costi)`interact_lowest_cost`: ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, throughput ottimizzato), (Interact, latenza ottimizzata): ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency` `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g7e.24xlarge, ml.g7e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi), (Contesto massimo, latenza ottimizzata): `max_context_lowest_latency` ml.g7e.12xlarge, ml.g7e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_highest_throughput`(Riepilogo, throughput ottimizzato): ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_latency`(Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Qwen	Qwen3.6-35B-A3B	`huggingface-vlm-qwen3-6-35b-a3b`	Generazione di testo	apache-2.0	No	Predefinito: ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generate, Balanced), `generate_lowest_cost` (Generate, Ottimizzato in termini di costi): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge `generate_highest_throughput`(Generazione, ottimizzazione del throughput), (Contesto massimo, Throughput ottimizzato): ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput` `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata), `max_context_lowest_cost` (Contesto massimo, ottimizzazione dei costi), `max_context_lowest_latency` (Contesto massimo, latenza ottimizzata), `modify_highest_throughput` (Modifica, velocità effettiva ottimizzata), `modify_lowest_latency` (Modifica, latenza ottimizzata), `summarize_highest_throughput` (Riepilogo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), `interact_lowest_cost` (Interact, ottimizzazione dei costi): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, throughput ottimizzato), (`interact_lowest_latency`Interact, latenza ottimizzata): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciamento), (modifica, ottimizzazione dei costi), (riepilogo, bilanciamento), (riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g6.48xlarge, `modify_lowest_cost` ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_best_price_performance` `summarize_lowest_cost` `summarize_lowest_latency`(Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Qwen	QQ 32B	`huggingface-llm-qwq-32b`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Riconosci	Riconosci Bert Base Spanish Wwm Cased Xnli	`huggingface-zstc-recognai-bert-base-spanish-wwm-cased-xnli`	Zero-Shot Classificazione	mit	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Riconosci	Riconosci Zeroshot Selectra Medium	`huggingface-zstc-recognai-zeroshot-selectra-medium`	Zero-Shot Classificazione	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Rinna	Istruzioni Rinna Japanese GPT NeoX 3.6B PPO	`huggingface-llm-rinna-3-6b-instruction-ppo-bf16`	Generazione di testo	mit	No	ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge
Salesforce	Salesforce SFR-Embedding-2 _R	`huggingface-textembedding-sfr-embedding-2-r`	Incorporamento del testo	CC-BY-NC-4.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge, ml.p4d.24xlarge
Salesforce	Salesforce SFR-Embedding-Mistral	`huggingface-textembedding-sfr-embedding-mistral`	Incorporamento del testo	CC-BY-NC-4.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge, ml.p4d.24xlarge
Sentence-Transformers	Tutti i miniLM L6 v2	`huggingface-sentencesimilarity-all-MiniLM-L6-v2`	Somiglianza delle frasi	apache-2.0	Sì	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Sentence-Transformers	Tutti i miniLM L6 v2	`huggingface-textembedding-all-MiniLM-L6-v2`	Incorporamento del testo	Apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge, ml.p4d.24xlarge
Sentence-Transformers	tutti- MiniLM-L12-v2	`huggingface-textembedding-all-MiniLM-L12-v2`	Incorporamento del testo	Apache-2.0	No	ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge
Sentence-Transformers	Parafrasi miniLM L12 v2 multilingue	`huggingface-textembedding-paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2`	Incorporamento del testo	Apache-2.0	No	ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge
Shenzhi-Wang	Chat cinese Llama3 8B	`huggingface-llm-shenzhi-wang-llama3-8B-chinese-chat`	Generazione di testo	lama3	No	ml.g 5.16x grande, ml.g5.2x grande, ml.g5.4x grande, ml.g5.8x grande
Snowflake	Snowflake Arctic Instruct Vllm	`huggingface-llm-snowflake-arctic-instruct-vllm`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.p5.48xlarge
Speakleash	Bielik-11B-v3.0-Instruct	`huggingface-llm-bielik-11b-v3-0-instruct`	Generazione di testo	apache-2.0	No	Predefinito: ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Generazione, Bilanciamento), `generate_lowest_cost` (Generazione, ottimizzazione dei costi), (Interazione, ottimizzazione dei costi), `interact_lowest_cost` `modify_lowest_cost` (Modifica, ottimizzazione dei costi): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, velocità effettiva ottimizzata), `interact_highest_throughput` (Interazione, velocità effettiva ottimizzata), `modify_highest_throughput` (Modifica, velocità effettiva ottimizzata), `modify_lowest_latency` (Modifica, latenza ottimizzata), `summarize_highest_throughput` (Riepilogo, velocità effettiva ottimizzata), `summarize_lowest_latency` (Riepilogo, latenza ottimizzata): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Genera, latenza ottimizzata): ml.g6e.16xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interagisci, Bilanciato): ml.g5.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g5.48xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g5.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modifica, bilanciato): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_best_price_performance`(Riassumi, Bilanciato): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_lowest_cost`(Riepilogo, ottimizzazione dei costi): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge
Schleifer	Distilbart CNN 12-6	`huggingface-summarization-distilbart-cnn-12-6`	Sintesi testuale	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Schleifer	Distilbart CNN 6-6	`huggingface-summarization-distilbart-cnn-6-6`	Sintesi testuale	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Schleifer	Sintesi testuale	`huggingface-summarization-distilbart-xsum-1-1`	Sintesi testuale	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Stabilità ai	StableLM Instruct Alpha 7B v2 giapponese	`model-textgenerationjp-japanese-stablelm-instruct-alpha-7b-v2`	Generazione di testo	Apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Stabilità ai	Diffusione stabile 2	`model-txt2img-stabilityai-stable-diffusion-v2`	Text-to-Image	creativml-openrail++-m	No	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Stabilità ai	Diffusione stabile a 2 profondità FP16	`model-depth2img-stable-diffusion-2-depth-fp16`	Image-to-Image	creativeml-openrail++-m	No	ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Stabilità ai	Diffusione stabile 2 FP16	`model-txt2img-stabilityai-stable-diffusion-v2-fp16`	Text-to-Image	creativeml-openrail++-m	No	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Stabilità ai	Diffusione stabile 2 nella verniciatura	`model-inpainting-stabilityai-stable-diffusion-2-inpainting`	Image-to-Image	creativml-openrail++-m	No	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Stabilità ai	Diffusione stabile 2 Nella verniciatura FP16	`model-inpainting-stabilityai-stable-diffusion-2-inpainting-fp16`	Image-to-Image	creativeml-openrail++-m	No	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.p3.2xlarge
Stabilità ai	Diffusione stabile 2 Nella verniciatura FP16	`model-inpainting-stabilityai-stable-diffusion2-inpainting-fp16`	Image-to-Image	creativeml-openrail++-m	No	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.p3.2xlarge
Stabilità ai	Stable Diffusion 2.1	`model-txt2img-stabilityai-stable-diffusion-v2-1-base`	Text-to-Image	creative ml-openrail++-m	Sì	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Stabilità ai	Diffusione stabile 2.1 Neurone	`huggingface-txt2imgneuron-stabilityai-stable-diffusion-v2-1`	Text-to-Image	creativeml-openrail++-m	No	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Stabilità ai	Upscaler FP16 a diffusione stabile x4	`model-upscaling-stabilityai-stable-diffusion-x4-upscaler-fp16`	Image-to-Image	openrail++	No	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Stabilità ai	Stable Diffusion XL 1.0 (open source)	`model-imagegeneration-stabilityai-stable-diffusion-xl-base-1-0`	Text-to-Image	openrail++	No	ml.g5.16x grande, ml.g5.4x grande, ml.g5.8x grande
Stabilità ai	Diffusione stabile XL Base 1.0 Neuron	`huggingface-txt2imgneuron-stabilityai-stable-diffusion-xlbase1`	Text-to-Image	openrail++	No	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Swiss-Ai	Apertus 70B 2509	`huggingface-llm-apertus-70b-2509`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Swiss-Ai	Apertus 70B Instruct 2509	`huggingface-llm-apertus-70b-instruct-2509`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Swiss-Ai	Apertus 8B Instruct 2509	`huggingface-llm-apertus-8b-instruct-2509`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.8xlarge .g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Il tipo	Mistral 7B AWQ OpenOrca	`huggingface-llm-thebloke-mistral-7b-openorca-awq`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge
Il tipo	Mistral 7B GPTA OpenOrca	`huggingface-llm-mistral-7b-openorca-gptq`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5.48xlarge
Il tipo	Mixtral 8x7B Istruzioni GPTQ	`huggingface-llm-mixtral-8x7b-instruct-gptq`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Il nlper	GTE Large	`huggingface-sentencesimilarity-gte-large`	Somiglianza delle frasi	mit	Sì	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Poi per	GTE Small	`huggingface-sentencesimilarity-gte-small`	Somiglianza delle frasi	mit	Sì	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Emirati Arabi Uniti	Falcon 180B BF16	`huggingface-llm-falcon-180b-bf16`	Generazione di testo	Non applicabile	No	ml.p4de.24x grande, ml.p5.48x grande
Emirati Arabi Uniti	Chat Falcon 180B BF16	`huggingface-llm-falcon-180b-chat-bf16`	Generazione di testo	Non applicabile	No	ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Emirati Arabi Uniti	Falcon 40B BF16	`huggingface-llm-falcon-40b-bf16`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Tiiuae	Falcon 40B Instruct BF16	`huggingface-llm-falcon-40b-instruct-bf16`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Tiiuae	Falcon 7B BF16	`huggingface-llm-falcon-7b-bf16`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge
Tiiuae	Falcon 7B Instruct BF16	`huggingface-llm-falcon-7b-instruct-bf16`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge
Tiiuae	Falcon RW 1B	`huggingface-llm-tiiuae-falcon-rw-1b`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.2xlarge
Emirati Arabi Uniti	Falcon-H1-0.5B-Instruct	`huggingface-llm-falcon-h1-0-5b-instruct`	Generazione di testo	altro	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.5xlarge 48 x grande, ml.g 5.4 x grande, ml.g 5.8 x grande, ml.g 6.12 x grande, ml.g 6.16 x grande, ml.g 6.16 x grande, ml.g 6.24 x grande, ml.g 6.48 x grande, ml.g 6.4 x grande, ml.g 6.8 x grande, ml.g6.xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p4d.24xlarge
Tiiuae	Falcon-H1-1.5B-Deep-Instruct	`huggingface-llm-falcon-h1-1-5b-deep-instruct`	Generazione di testo	altro	No	ml.g5.16xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.6e.large 8xlarge, ml.g6e.xlarge
Tiiuae	Falcon-H1-1.5B-Instruct	`huggingface-llm-falcon-h1-1-5b-instruct`	Generazione di testo	altro	No	ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.6e.large 2xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge
Tiiuae	Falcon-H1-34B-Instruct	`huggingface-llm-falcon-h1-34b-instruct`	Generazione di testo	altro	No	ml.g6e.12x grande, ml.g6e.24x grande, ml.g6e.48x grande
Emirati Arabi Uniti	Falcon-H1-3B-Instruct	`huggingface-llm-falcon-h1-3b-instruct`	Generazione di testo	altro	No	ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge
Emirati Arabi Uniti	Falcon-H1-7B-Instruct	`huggingface-llm-falcon-h1-7b-instruct`	Generazione di testo	altro	No	ml.g6e.12x grande, ml.g6e.24x grande
Emirati Arabi Uniti	Falcon2-11B	`huggingface-llm-falcon2-11b`	Generazione di testo	Non applicabile	No	ml.g5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.48x grande, ml.p4d.24x grande
Tiiuae	Falcon3-10B-Base	`huggingface-llm-falcon-3-10B-base`	Generazione di testo	altro	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Emirati Arabi Uniti	Falcon3-10B-Instruct	`huggingface-llm-falcon-3-10B-Instruct`	Generazione di testo	altro	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge
Tiiuae	Falcon3-1B-Instruct	`huggingface-llm-falcon-3-1B-Instruct`	Generazione di testo	altro	No	Predefinito: ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p4d.24xlarge Altri tipi di istanza sono disponibili tramite queste configurazioni di distribuzione dell'hosting: `generate_best_price_performance`(Genera, Bilanciato): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Genera, velocità di trasmissione ottimizzata): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Generazione, ottimizzazione dei costi), (Interazione, ottimizzazione dei costi), (Contesto massimo, ottimizzazione dei costi): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `interact_lowest_cost` `max_context_lowest_cost` `generate_lowest_latency`(Generazione, latenza ottimizzata): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `interact_best_price_performance`(Interagisci, Bilanciato): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, throughput ottimizzato): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latenza ottimizzata): ml.g5.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contesto massimo, velocità effettiva ottimizzata): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_latency`(Contesto massimo, latenza ottimizzata): ml.g6e.4xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Tiiuae	Falcon3-3B-Base	`huggingface-llm-falcon-3-3B-base`	Generazione di testo	altro	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Tiiuae	Falcon3-3B-Instruct	`huggingface-llm-falcon-3-3B-Instruct`	Generazione di testo	altro	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.16xlarge g 6,24x grande, ml.g6,2 x grande, ml.g6,4 x grande, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p3.2xlarge
Tiiuae	Falcon3-7B-Base	`huggingface-llm-falcon-3-7B-base`	Generazione di testo	altro	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Emirati Arabi Uniti	Falcon3-7B-Instruct	`huggingface-llm-falcon-3-7B-Instruct`	Generazione di testo	altro	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge
Tinyllama	Tiny Llama 1.1B	`huggingface-llm-tinyllama-1-1b-intermediate-step-1431k-3`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.2x grande
Piccolo lama	Tiny Llama 1.1B Chat V0.6	`huggingface-llm-tinyllama-tinyllama-1-1b-chat-v0-6`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.2x grande
Piccolo lama	Tiny Llama 1.1B Chat V1	`huggingface-llm-tinyllama-tinyllama-1-1b-chat-v1-0`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.2x grande
Computer insieme	RedPajama INCITE Chat 3B V1	`huggingface-textgeneration1-redpajama-incite-chat-3B-v1-fp16`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge
Computer insieme	RedPajama INCITE Chat 7B V1	`huggingface-textgeneration1-redpajama-incite-chat-7B-v1-fp16`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge
Computer insieme	RedPajama INCITE Instruct 3B V1	`huggingface-textgeneration1-redpajama-incite-instruct-3Bv1fp16`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge
Computer insieme	RedPajama INCITE Instruct 7B V1	`huggingface-textgeneration1-redpajama-incite-instruct-7B1fp16`	Generazione di testo	apache-2.0	Sì	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge
Tokyotech-Llm	Swallow-7b-instruct-hf	`huggingface-llm-swallow-7b-instruct-hf`	Generazione di testo	lama 2	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge grande, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge
Volrath 50	Diffusione di carte fantasy volrath50	`huggingface-txt2img-volrath50-fantasy-card-diffusion`	Text-to-Image	ml-openrail-m creativo	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.p3.2xlarge
Istanza di scrittura	Writer Palmyra Small	`huggingface-llm-writer-palmyra-small`	Generazione di testo	apache-2.0	No	ml.g5.2xlarge
Zai-Org	GLM-5.1-FP8	`huggingface-llm-glm-5-1-fp8`	Generazione di testo	Apache-2.0	No	ml.p5en.48xlarge

Proprietary Models (121)

I modelli di base proprietari sono offerti da fornitori terzi tramite Amazon. SageMaker JumpStart Per utilizzare un modello di base proprietario, devi prima abbonarti al modello in AWS Marketplace. Dopo la sottoscrizione, puoi individuare e distribuire il modello di base in Amazon Studio. SageMaker

Nome modello	ID modello	Operazione	Fine-tunable	Tipi di istanze di inferenza supportati
A.X 4.0 Light	`sk-telecom-ax4-light`	Generazione di testo	No	ml.g5.2xlarge
Risposte contestuali AI21	`ai21-contextual-answers`	Generazione di testo	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Luce Jurassic-2 AI21	`ai21-jurassic-2-light`	Generazione di testo	No	ml.g4dn.12x grande, ml.g5.12x grande, ml.g5.48x grande, ml.p4d.24x grande
AI21 Jurassic-2 Medio	`ai21-jurassic-2-grande-instruct`	Generazione di testo	No	ml.g4dn.12x grande, ml.g5.12x grande, ml.g5.48x grande, ml.p4d.24x grande
AI 21 Ultra Jurassic-2	`ai21-jurassic-2-jumbo-instruct`	Generazione di testo	No	ml.g 5.48x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p4de.24x grande
Parafrasi AI21	`ai21-paraphrase`	Generazione di testo	No	ml.g4dn.2xlarge
AI21 Riassumi	`ai21-summarization`	Generazione di testo	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g5.xlarge
Arcee Lite	`arcee-lite`	Generazione di testo	No	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge
Arcee SuperNova	`arcee-supernova`	Generazione di testo	No	ml.p4d.24x grande, ml.p4de.24x grande, ml.p5.48x grande
Arcee Virtuoso Small	`arcee-virtuoso-small`	Generazione di testo	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p4de.24xlarge. p5.48x grande
Bria 2.2HD Spot Text-to-image	`bria-ai-2-2-hd-commercial`	ReRank	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Bria 2.3 Commerciale Text-to-image	`bria-ai-2-3-commercial`	ReRank	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Bria 2.3Fast Commercial Text-to-image	`bria-ai-2-3-fast-commercial`	ReRank	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Comando Cohere R (A100)	`cohere-command-r-a100`	Generazione di testo	No	ml.p4de.24xlarge
Comando Cohere R (H100)	`cohere-command-r-h100`	Generazione di testo	No	ml.p5.48xlarge
Comando Cohere R+ (A100)	`cohere-command-r-plus-a100`	Generazione di testo	No	ml.p4de.24xlarge
Comando Cohere R+ (H100)	`cohere-command-r-plus-h100`	Generazione di testo	No	ml.p5.48xlarge
Cohere Embed 4	`cohere-embed-v4-0`	Incorporamento del testo	No	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.xlarge
Cohere Embed Light modello v3 - inglese	`cohere-embed-light-english`	Incorporamento del testo	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Cohere Embed Light v3 - Multilingue	`cohere-embed-light-multilingual`	Incorporamento del testo	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Cohere Embed Model 3 - Multilingue	`cohere-embed-multilingual`	Incorporamento del testo	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Modello Cohere Embed v3 - inglese	`cohere-embed-english`	Incorporamento del testo	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Modello Cohere Rerank 2 - inglese	`cohere-rerank-english-v2`	ReRank	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Modello Cohere Rerank 2 - Multilingue	`cohere-rerank-multilingual-v2`	ReRank	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Modello Cohere Rerank 3 - inglese	`cohere-rerank-v3-english`	ReRank	No	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge
Modello Cohere Rerank 3 - Multilingue	`cohere-rerank-v3-multilingual`	ReRank	No	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge
Modello Cohere Rerank 3 Nimble - inglese	`cohere-rerank-nimble-english`	ReRank	No	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge
Modello Cohere Rerank 3 Nimble - Multi	`cohere-rerank-nimble-multi`	ReRank	No	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge
Coere Rank v3.5	`cohere-rerank-v3-5`	Incorporamento del testo	No	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.xlarge
Cohere ReRank v4.0 Veloce	`cohere-rerank-v4-0-fast`	Incorporamento del testo	No	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p5.4xlarge
Coere ReRank v4.0 Pro	`cohere-rerank-v4-0-pro`	Incorporamento del testo	No	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p5.4xlarge
Comando A (A100)	`cohere-command-a-a100`	Generazione di testo	No	ml.p4de.24xlarge
Comando A (H100)	`cohere-command-a-h100`	Generazione di testo	No	ml.p5.48xlarge
Comando R 08-2024 (H100)	`cohere-command-r-08-2024-h100`	Generazione di testo	No	ml.p5.48xlarge
Comando R+ 08-2024 (H100)	`cohere-command-r-plus-08-2024-h100`	Generazione di testo	No	ml.p5.48xlarge
Documento OCR	`upstage-document-ocr`	riconoscimento ottico dei caratteri	No	ml.g5.2xlarge
Analisi dei documenti	`upstage-document-layout-analysis`	Riconoscimento ottica dei caratteri	No	ml.g 5.2 x grande, ml.g 6.2 x grande, ml.p 3.2 x grande
Incastrare	`upstage-solar-embedding-large`	Incorporamento del testo	No	ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge 6e.48x grande, ml.g6e.4x grande, ml.g6e.8x grande
ESM3-open	`evolutionary-scale-esm3`	Generazione multimodale	No	ml.g 5.4x grande, ml.g 5.8x grande
Evo2-NIM	`nvidia-evo2-nim`	Generazione di testo	No	ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
EXAONE Atelier - Da immagine a testo	`lgresearch-exaone`	Generazione di testo da immagine a testo	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p4d.24xlarge
Gretel Navigator Tabular	`gretel-navigator-tabular`	Generazione di testo	No	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge
H-Optimus-0	`bioptimus-h-optimus-0`	Estrazione delle funzionalità	No	ml.g5.xlarge
IBM Granite 20B Code Instruct - 8K	`ibm-granite-20b-code-instruct-8k`	Generazione di testo	No	ml.g5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.48x grande
Istruzioni IBM Granite 3.0 2B	`granite-3-0-2b-instruct`	Generazione di testo	No	ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Istruzioni IBM Granite 3.0 8B	`granite-3-0-8b-instruct`	Generazione di testo	No	ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
IBM Granite 3.2 Instruct 2B	`ibm-granite-3-2-2b-instruct`	Generazione di testo	No	ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p 5,48 x grande
IBM Granite 3.2 Instruct 8B	`ibm-granite-3-2-8b-instruct`	Generazione di testo	No	ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p 5,48 x grande
IBM Granite 34B Code Instruct - 8K	`ibm-granite-34b-code-instruct-8k`	Generazione di testo	No	ml.g 5.12 x grande, ml.g 5.24 x grande, ml.g 5.48 x grande
IBM Granite 3B Code Instruct - 128K	`ibm-granite-3b-code-instruct-128k`	Generazione di testo	No	ml.g 5.12x grande, ml.g5.16x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.48x grande, ml.g5.4x grande, ml.g5.8x grande
IBM Granite 4.0 h-micro	`ibm-granite-4-0-h-micro`	Generazione di testo	No	ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
IBM Granite 4.0 h-small	`ibm-granite-4-0-h-small`	Generazione di testo	No	ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
IBM Granite 4.0 h-tiny	`ibm-granite-4-0-h-tiny`	Generazione di testo	No	ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
IBM Granite 8B Code Instruct - 128K	`ibm-granite-8b-code-instruct-128k`	Generazione di testo	No	ml.g 5.12 x grande, ml.g 5.16 x grande, ml.g 5.24 x grande, ml.g 5.48 x grande, ml.g 5.4 x grande, ml.g 5.8 x grande
ixi- GEN-Fin-7.8B	`lg-ixi-gen`	Generazione di testo	No	ml.g5.4xlarge
JetBrains AI Mellum Tutti	`jbai-mellum-all`	generazione text2text	No	ml.g5.2xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge
JetBrains AI Mellum Kotlin	`jbai-mellum-kotlin`	text2text (generazione di testo)	No	ml.g5.2xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge
JetBrains AI Mellum Python	`jbai-mellum-python`	generazione text2text	No	ml.g5.2xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge
Jina Embeddings v2 Base - it	`jinaai-embeddings-v2-base-en`	Incorporamento del testo	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge 48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p2.16xlarge, ml.p2.8xlarge, ml.p2.xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p3.8xlarge
KARAKURI LM 8x7b instruct	`karakuri-lm-8x7b-instruct`	Generazione di testo	No	ml.g 5.48x grande, ml.g 6.48x grande
LightOn Lyra-Fr 10 B	`lighton-lyra-fr`	Generazione di testo	No	ml.p4d.24xlarge
LightOn Mini-instruct 40B	`lighton-mini-instruct40b`	Generazione di testo	No	ml.p4d.24xlarge
LFM 40B liquido (A100)	`liquid-lfm-40b-a100`	Generazione di testo	No	ml.p4d.24xlarge
LFM 40B liquido (H100)	`liquid-lfm-40b-h100`	Generazione di testo	No	ml.p5.48xlarge
LFM 40B liquido (L40S)	`liquid-lfm-40b-l40s`	Generazione di testo	No	ml.g6e.12xlarge
LFM 7B liquido (L40S)	`liquid-lfm-7b-l40s`	Generazione di testo	No	ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge
Lama 3.1 Nemotron Nano 8B V1	`nvidia-nemotron-nano-8b-nim`	Generazione di testo	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Lama 3.1 SuperNova Lite	`arcee-llama-3-1-supernova-lite`	Generazione di testo	No	ml.g 5.16 x grande, ml.g 5.2 x grande, ml.g 5.8 x grande, ml.g 6.16 x grande, ml.g 6.2 x grande, ml.g 6.2 x grande, ml.g 6.4 x grande, ml.g 6.8 x grande
Microservizio NIM Llama 3.2 NVRErankQA1b	`nvidia-llama3-2-nv-rerankqa-1b-v2-nim`	Generazione di testo	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.8xlarge .g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Lama 3.3 Nemotron Super 49B V1	`nvidia-nemotron-super-49b-nim`	Generazione di testo	No	ml.g5.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Lama 3.3 Nemotron Super 49B V1.5	`nvidia-nemotron-super-49b-nim-1-5`	Generazione di testo	No	ml.g5.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Llama Spark	`arcee-llama-spark`	Generazione di testo	No	ml.g 5.16 x grande, ml.g 5.2 x grande, ml.g 5.4 x grande, ml.g 5.8 x grande, ml.g 6.16 x grande, ml.g 6.2 x grande, ml.g 6.4 x grande, ml.g 6.8 x grande
Llama-3-Varco-Offsetbias-8B	`ncsoft-llama-3-varco-offsetbias-8b`	Generazione di testo	No	ml.g5.12xlarge
Llama-3.1-8B-Instruct con supporto Stained Glass Transform	`protopia-llama-3-1-8b-instruct`	Generazione di testo	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.4xlarge
Llama-3.2-NV-EmbedQA-1B-v2	`nvidia-llama3-2-nv-embedqa-1b-v2-nim`	Incorporamento del testo	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.8xlarge .g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
MARS6	`cambai-mars6`	Da testo a audio	No	ml.g4dn.2xlarge, ml.g6.2x large
Medical LLM - Medium	`john-snow-labs-medical-summarization-qa-8b`	Sintesi testuale	No	ml.g4dn.12x grande, ml.g5.2x grande
Medical LLM - Small	`john-snow-labs-summarization-qa`	Sintesi testuale	No	ml.g5.12xlarge
Traduzione di testi medici () EN-ES	`john-snow-labs-medical-translation-en-es`	Traduzione	No	ml.g5.2xlarge
Mercurio	`inception-mercury`	Generazione di testo	No	ml.p5.48xlarge
Mercury Coder	`inception-mercury-coder`	Generazione di testo	No	ml.p5.48xlarge
msa-search	`nvidia-nim-msa-search-v2-1`	Generazione di testo	No	ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Nemotron nano 9b v2	`nvidia-nemotron-nano-9b-v2`	Generazione di testo	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge 6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5.4xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
nemotron-parse	`nvidia-nemotron-parse`	Generazione di testo	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.6e.24xlarge 2xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5.4xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
NEXUS di Fundamental	`fundamental-technologies-nexus`	Classificazione	No	ml.g4dn.8xlarge, ml.p5en.48xlarge
Nomic Embed Text v1.5	`nomic-embed-text`	Incorporamento del testo	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge 48 x grande, ml.g 5.4 x grande, ml.g 5.8 x grande, ml.g 5.x grande, ml.p 3.16 x grande, ml.p 3.2 x grande, ml.p 3.8 x grande
Nomic Embed Vision v1.5	`nomic-embed-image`	Incorporamento del testo	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge 48 x grande, ml.g 5.4 x grande, ml.g 5.8 x grande, ml.g 5.x grande, ml.p 3.16 x grande, ml.p 3.2 x grande, ml.p 3.8 x grande
NVIDIA Cosmos Reason-1-7B	`nvidia-nim-cosmos-reason1-7b`	Generazione di testo	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5.4xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Microservizio NIM NVIDIA Nemotron-4 15B	`nvidia-nemotron-4-15b-nim`	Generazione di testo	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge
NVIDIA Parakeet VTDT 0.6B v2	`nvidia-parakeetvtdt-0-6b-v2`	Generazione di testo Audio2	No	ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge 6e.48x grande, ml.g6e.4x grande, ml.g6e.8x grande
NVIDIA-Parakeet-1-1b-CTC-EN-US-ASR	`nvidia-parakeet-1-1b-ctc-en-us-asr`	Generazione Audio2Text	No	ml.g 5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24 x grande
Globo	`orbital-materials-orb`	Modellazione scientifica	No	ml.g4dn.12xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p3.8xlarge, ml.p4d.24xlarge
PLaMo Distribuzione privata	`preferred-networks-plamo-api`	Generazione di testo	No	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
ProteinMPNN-NIM	`nvidia-nim-proteinmpnn-v1-0-2`	Generazione di testo	No	ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
rerank-lite-1 Ranker	`voyage-rerank-lite-1-reranker`	ReRank	No	ml.g5.16x grande, ml.g5.2x grande, ml.g5.4x grande, ml.g5.8x grande, ml.g5.xlarge
Mini solare - Quant	`upstage-solar-mini-chat-quant`	Generazione di testo	No	ml.g5.2xlarge
Solar Pro - Quante	`upstage-solar-pro-quantized`	Generazione di testo	No	ml.g5.12xlarge
Solar Pro 2	`upstage-solar-pro`	Generazione di testo	No	ml.p4d.24x grande, ml.p5.48x grande
Sonic 3 SageMaker	`cartesia-sonic-3-sagemaker`	Da testo a audio	No	ml.g6e.xlarge
Stable Diffusion 3.5 Large	`stabilityai-stable-diffusion-3-5-large`	Da testo a immagine	No	ml.p5.48xlarge
Stable Diffusion XL 1.0	`stabilityai-sdxl-1-0`	Da testo a immagine	No	ml.g5.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Diffusione stabile XL Beta 0.8	`stabilityai-sdxl-beta-0-8`	Da testo a immagine	No	ml.g5.xlarge
Stockmark-LLM-13b	`stockmark-llm-13b`	Generazione di testo	No	ml.g5.2xlarge
VARCO LLM KO-1.3B-IST	`ncsoft-ko-1-3b-ist`	Generazione di testo	No	ml.g4dn.2x grande, ml.g5.2x grande, ml.g5.4x grande
MARCO LLM KO-6.4B-IST	`ncsoft-ko-6-4b-ist`	Generazione di testo	No	ml.g4dn.4x grande, ml.g4dn.8x grande, ml.g5.12x grande, ml.g5.4x grande, ml.g5.8x grande
MARCO LLM KO/EN-13B-IST	`ncsoft-ko-13b-ist`	Generazione di testo	No	ml.g4dn.12x grande, ml.g5.12x grande
Modello di incorporamento voyage-2	`voyage-2-embedding`	Incorporamento del testo	No	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g5.xlarge
Modello di incorporamento voyage-3	`voyage-3-embedding`	Incorporamento del testo	No	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge
Modello voyage-3 Large Embedding	`voyage-3-large-embedding`	Incorporamento del testo	No	ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6.xlarge
Modello di incorporamento voyage-3.5	`voyage-3-5-embedding`	Incorporamento del testo	No	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge
Modello di incorporamento voyage-3.5-lite	`voyage-3-5-lite-embedding`	Incorporamento del testo	No	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge
Modello di incorporamento voyage-code-2	`voyage-code-2-embedding`	Incorporamento del testo	No	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge
Modello di incorporamento voyage-code-3	`voyage-code-3-embedding`	Incorporamento del testo	No	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge
Modello di incorporamento voyage-large 2	`voyage-large-2-embedding`	Incorporamento del testo	No	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge
Widn Tower Anthill	`widn-tower-anthill`	Traduzione	No	ml.g5.xlarge
Widn Tower Sugarloaf	`widn-tower-sugarloaf`	Traduzione	No	ml.g5.12xlarge
Torre del Vesuvio	`widn-llama3-tower-vesuvius`	Traduzione	No	ml.g 5.48x large, ml.p4d.24x large, ml.p4de.24x large
Motore di visione AI Woven City	`wovenbytoyota-woven-city-ai-vision-engine`	Generazione multimodale	No	ml.g5.12x grande, ml.g5.24x grande, ml.g5.48x grande, ml.g5.8x grande
Scrittore Palmyra-Fin-70B-32K	`writer-palmyra-fin-70b-32k`	Generazione di testo	No	ml.p4d.24xlarge
Scrittore Palmyra-Med-70B-32K	`writer-palmyra-med-70b-32k`	Generazione di testo	No	ml.p4d.24xlarge
Scrittore Palmyra-X-004	`writer-palmyra-x-004`	Generazione di testo	No	ml.p5.48xlarge

Built-in Algorithms (135)

Amazon SageMaker JumpStart fornisce modelli preformati e specifici per attività comuni di visione artificiale come la classificazione delle immagini, il rilevamento di oggetti e la segmentazione delle immagini. Questi modelli sono basati su framework di deep learning consolidati (PyTorch,TensorFlow,MXNet) e sono pronti per essere implementati o ottimizzati sui tuoi dati.

Provider	Nome modello	ID modello	Operazione	Licenza	Fine-tunable	Tipi di istanze di inferenza supportati
Mxnet	RCNN 101 V1d ResNet più veloce	`mxnet-od-faster-rcnn-fpn-resnet101-v1d-coco`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	RCNN 101 V1d ResNet più veloce	`mxnet-od-faster-rcnn-resnet101-v1d-coco`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	RCNN 50 V1b ResNet più veloce	`mxnet-od-faster-rcnn-fpn-resnet50-v1b-coco`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	RCNN 50 V1b ResNet più veloce	`mxnet-od-faster-rcnn-resnet50-v1b-coco`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	RCNN 50 V1b ResNet più veloce	`mxnet-od-faster-rcnn-resnet50-v1b-voc`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	FCN 101 ADE20K ResNet	`mxnet-semseg-fcn-resnet101-ade`	Segmentazione delle immagini	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	FCN ResNet 101 Pascal VOC	`mxnet-semseg-fcn-resnet101-voc`	Segmentazione delle immagini	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	FCN 50 ADE20K ResNet	`mxnet-semseg-fcn-resnet50-ade`	Segmentazione delle immagini	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	Segmentazione delle istanze	`mxnet-is-mask-rcnn-fpn-resnet101-v1d-coco`	Segmentazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	MASCHERA RCNN FPN RESNET18 COCO	`mxnet-is-mask-rcnn-fpn-resnet18-v1b-coco`	Segmentazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	MASCHERA RCNN FPN RESNET50 COCO	`mxnet-is-mask-rcnn-fpn-resnet50-v1b-coco`	Segmentazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	MASCHERA RCNN RESNET18 COCO	`mxnet-is-mask-rcnn-resnet18-v1b-coco`	Segmentazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	Rilevamento di oggetti	`mxnet-od-ssd-512-mobilenet1-0-coco`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	Segmentazione semantica	`mxnet-semseg-fcn-resnet101-coco`	Segmentazione delle immagini	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	SSD 512 50 V1 ResNet	`mxnet-od-ssd-512-resnet50-v1-coco`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	SSD 1.0 MobileNet	`mxnet-od-ssd-512-mobilenet1-0-voc`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	SSD 5.0 V1 ResNet	`mxnet-od-ssd-512-resnet50-v1-voc`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	SSD VGG 16 Atrous 300	`mxnet-od-ssd-300-vgg16-atrous-voc`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	SSD VGG 16 Atrous 512	`mxnet-od-ssd-512-vgg16-atrous-coco`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	SSD VGG16 Atrous 300	`mxnet-od-ssd-300-vgg16-atrous-coco`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	SSD VGG16 Atrous 512	`mxnet-od-ssd-512-vgg16-atrous-voc`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	YOLO V3 53 DarkNet	`mxnet-od-yolo3-darknet53-coco`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	YOLO V3 53 DarkNet	`mxnet-od-yolo3-darknet53-voc`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	YOLO V3 1.0 MobileNet	`mxnet-od-yolo3-mobilenet1-0-coco`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	YOLO V3 1.0 MobileNet	`mxnet-od-yolo3-mobilenet1-0-voc`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Torcia	SqueezeNet 1	`pytorch-ic-squeezenet1-1`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	AlexNet	`pytorch-ic-alexnet`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	DenseNet 121	`pytorch-ic-densenet121`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	DenseNet 169	`pytorch-ic-densenet169`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	FRCNN V3 grande 320 FPN MobileNet	`pytorch-od1-fasterrcnn-mobilenet-v3-large-320-fpn`	Rilevamento di oggetti	clausola bsd-3	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Torcia	FPN FRCNN MobileNet V3 grande	`pytorch-od1-fasterrcnn-mobilenet-v3-large-fpn`	Rilevamento di oggetti	clausola bsd-3	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Torcia	GoogLeNet	`pytorch-ic-googlenet`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	Classificazione delle immagini	`pytorch-ic-mobilenet-v2`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	Rilevamento di oggetti	`pytorch-od1-fasterrcnn-resnet50-fpn`	Rilevamento di oggetti	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Torcia	ResNet 101	`pytorch-ic-resnet101`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	ResNet 152	`pytorch-ic-resnet152`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	ResNet 18	`pytorch-ic-resnet18`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	ResNet 34	`pytorch-ic-resnet34`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	ResNet 50	`pytorch-ic-resnet50`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	Resnext 50	`pytorch-ic-resnext50-32x4d`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	ShuffleNet V2	`pytorch-ic-shufflenet-v2-x1-0`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	SSD	`pytorch-od-nvidia-ssd`	Rilevamento di oggetti	clausola bsd-3	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Torcia	UOVO 1	`pytorch-ic-vgg11`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	UOVO 11-B	`pytorch-ic-vgg11-bn`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	UOVO 13-B	`pytorch-ic-vgg13-bn`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	UOVO 16	`pytorch-ic-vgg16`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	UOVO 16-B	`pytorch-ic-vgg16-bn`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	UOVO 19	`pytorch-ic-vgg19`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	VGG-13	`pytorch-ic-vgg13`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	Largo 101 ResNet	`pytorch-ic-wide-resnet101-2`	Classificazione delle immagini	clausola bsd-3	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Tensorflow	ALBERT Base	`tensorflow-tc-albert-en-base`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p3.8xlarge
Tensorflow	BERT Base Cased	`tensorflow-tc-bert-en-cased-L-12-H-768-A-12-2`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p3.8xlarge
Tensorflow	Base BERT MEDLINE/PubMed	`tensorflow-tc-experts-bert-pubmed-1`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p3.8xlarge
Tensorflow	BERT Base Multilingual Cased	`tensorflow-tc-bert-multi-cased-L-12-H-768-A-12-2`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p3.8xlarge
Tensorflow	BERT Large Uncased	`tensorflow-tc-bert-en-uncased-L-24-H-1024-A-16-2`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p3.8xlarge
Tensorflow	BERT Small Senza custodia L-10 H-128	`tensorflow-tcembedding-bert-en-uncased-L-10-H-128-A-2-2`	Incorporamento del testo	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	BERT Small Senza custodia L-12 H-256	`tensorflow-tcembedding-bert-en-uncased-L-12-H-256-A-4`	Incorporamento del testo	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	BERT Small Senza custodia L-12 H-768	`tensorflow-tcembedding-bert-en-uncased-L-12-H-768-A-12-2`	Incorporamento del testo	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	BERT Small Senza custodia L-4 H-768	`tensorflow-tcembedding-bert-en-uncased-L-4-H-768-A-12-2`	Incorporamento del testo	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	BiT-M R101x1	`tensorflow-ic-bit-m-r101x1-ilsvrc2012-classification-1`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	BiT-M Vettore di funzionalità R101x1	`tensorflow-icembedding-bit-m-r101x1-ilsvrc2012-featurevector-1`	Classificazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	BiT-M R50x1 ImageNet-21k	`tensorflow-ic-bit-m-r50x1-imagenet21k-classification-1`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	ACIT S 42 224	`tensorflow-ic-cait-s24-224`	Classificazione delle immagini	AMICIZIA	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.xlarge, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	CenterNet ResNet-v1-101	`tensorflow-od-centernet-resnet101v1-fpn-512x512-1`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	CenterNet ResNet-v1-50	`tensorflow-od-centernet-resnet50v1-fpn-512x512-1`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Modificare la patch Tiny Distilled 16 224	`tensorflow-ic-deit-tiny-distilled-patch16-224`	Classificazione delle immagini	MENTA	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.xlarge, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	EfficientNet B0	`tensorflow-ic-efficientnet-b0-classification-1`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	EfficientNet B1	`tensorflow-ic-efficientnet-b1-classification-1`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	EfficientNet Vettore di funzionalità B1	`tensorflow-icembedding-efficientnet-b1-featurevector-1`	Classificazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	EfficientNet B3	`tensorflow-ic-efficientnet-b3-classification-1`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	EfficientNet B7	`tensorflow-ic-efficientnet-b7-classification-1`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.9x grande, ml.g4dn.8x grande, ml.p3.8x grande
Tensorflow	EfficientNet V2 ImageNet-1k Piccolo	`tensorflow-ic-efficientnet-v2-imagenet1k-s`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	EfficientNet V2 ImageNet-21k FT1k M	`tensorflow-ic-efficientnet-v2-imagenet21k-ft1k-m`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	Resnet V2 R-CNN più veloce 1024x1024	`tensorflow-od-faster-rcnn-inception-resnet-v2-1024x1024-1`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	V1 più veloce R-CNN Resnet-101 640x640	`tensorflow-od-faster-rcnn-resnet101-v1-640x640-1`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	V1 più veloce R-CNN Resnet-50 1024x1024	`tensorflow-od-faster-rcnn-resnet50-v1-1024x1024-1`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	V1 più veloce R-CNN Resnet-50 640x640	`tensorflow-od-faster-rcnn-resnet50-v1-640x640-1`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	V1 più veloce R-CNN Resnet-50 800x1333	`tensorflow-od-faster-rcnn-resnet50-v1-800x1333-1`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	VOLANT	`tensorflow-audioembedding-frill-1`	Classificazione audio	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Classificazione delle immagini	`tensorflow-ic-swin-base-patch4-window7-224`	Classificazione delle immagini	MENTA	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.xlarge, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	Incorporamento di immagini	`tensorflow-icembedding-imagenet-mobilenet-v2-100-224-fv-4`	Classificazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Inception V3	`tensorflow-ic-imagenet-inception-v3-classification-4`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	Vettore della funzione di anteprima di Inception V3	`tensorflow-icembedding-tf2-preview-inception-v3-fv-4`	Classificazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	MobileNet V2	`tensorflow-ic-tf2-preview-mobilenet-v2-classification-4`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	MobileNet V2 0,35 128	`tensorflow-ic-imagenet-mobilenet-v2-035-128`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	MobileNet V2 0,50 224	`tensorflow-icembedding-imagenet-mobilenet-v2-050-224-fv-4`	Classificazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	MobileNet V2 1.00 224	`tensorflow-ic-imagenet-mobilenet-v2-100-224-classification-4`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	MobileNet V2 1.40 224	`tensorflow-ic-imagenet-mobilenet-v2-140-224-classification-4`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	MobileNet Vettore di funzionalità V2	`tensorflow-icembedding-tf2-preview-mobilenet-v2-featurevector-4`	Classificazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	MobileNet Vettore di funzionalità V2	`tensorflow-icembedding-tf2-preview-mobilenet-v2-fv-4`	Classificazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	MobileNet V3 Large 1.00 224	`tensorflow-ic-imagenet-mobilenet-v3-large-100-224`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	MobileNet V3 Small 0.75 224	`tensorflow-ic-imagenet-mobilenet-v3-small-075-224`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	MobileNet V3 Small 1.00 224	`tensorflow-ic-imagenet-mobilenet-v3-small-100-224`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	Rilevamento di oggetti	`tensorflow-od1-ssd-resnet50-v1-fpn-640x640-coco17-tpu-8`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	ResNet 50	`tensorflow-ic-resnet-50-classification-1`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.9x grande, ml.g4dn.8x grande, ml.p3.8x grande
Tensorflow	ResNet 50 Feature Vector	`tensorflow-icembedding-resnet-50-featurevector-1`	Classificazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	ResNet V1 50	`tensorflow-ic-imagenet-resnet-v1-50-classification-4`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	ResNet Vettore di funzionalità V2 152	`tensorflow-icembedding-imagenet-resnet-v2-152-featurevector-4`	Classificazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	ResNet V2 50	`tensorflow-ic-imagenet-resnet-v2-50-classification-4`	Classificazione delle immagini	Apache-2.0	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	ResNet Vettore di funzionalità V2 5.0	`tensorflow-icembedding-imagenet-resnet-v2-50-featurevector-4`	Classificazione delle immagini	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Unità SSD Resnet-101 Retinanet 640x640	`tensorflow-od-retinanet-resnet101-v1-fpn-640x640-1`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	BERT piccolo _ L-10 _ H-512 A-8	`tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-10-H-512-A-8`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p3.8xlarge
Tensorflow	BERT piccolo L-12 _ H-256 _ A-4	`tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-12-H-256-A-4`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p3.8xlarge
Tensorflow	BERT piccolo L-12 _ H-768 _ A-12	`tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-12-H-768-A-12`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p3.8xlarge
Tensorflow	BERT piccolo L-2 _ H-128 _ A-2	`tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-2-H-128-A-2`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p3.8xlarge
Tensorflow	BERT piccolo L-4 _ H-512 _ A-8	`tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-4-H-512-A-8`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p3.8xlarge
Tensorflow	BERT piccolo L-6 _ H-768 _ A-12	`tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-6-H-768-A-12`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p3.8xlarge
Tensorflow	BERT piccolo L-8 _ H-768 _ A-12	`tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-8-H-768-A-12`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p3.8xlarge
Tensorflow	SSD ResNet 152 V1 FPN 1024x1024 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-resnet152-v1-fpn-1024x1024-coco17-tpu-8`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD EfficientDet D0	`tensorflow-od-efficientdet-d0-1`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD Efficientset X0 512x512 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-efficientdet-d0-512x512-coco17-tpu-8`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD Efficientset X1 640x640 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-efficientdet-d1-640x640-coco17-tpu-8`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD EfficientDet D2	`tensorflow-od-efficientdet-d2-1`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD Efficientset X2 768x768 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-efficientdet-d2-768x768-coco17-tpu-8`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD EfficientDet D3	`tensorflow-od-efficientdet-d3-1`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD Efficientset S3 896x896 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-efficientdet-d3-896x896-coco17-tpu-32`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD EfficientDet D5	`tensorflow-od-efficientdet-d5-1`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Unità SSD Mobilenet V1 FPN 640x640 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-mobilenet-v1-fpn-640x640-coco17-tpu-8`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD Mobilenet V2	`tensorflow-od-ssd-mobilenet-v2-2`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Unità SSD Mobilenet V2 640x640	`tensorflow-od-ssd-mobilenet-v2-fpnlite-640x640-1`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	No	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Unità SSD Mobilenet V2 320x320 COCO '17 FPN-Lite	`tensorflow-od1-ssd-mobilenet-v2-fpnlite-320x320-coco17-tpu-8`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Unità SSD Mobilenet V2 640x640 COCO FPN-lite '17	`tensorflow-od1-ssd-mobilenet-v2-fpnlite-640x640-coco17-tpu-8`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD 101 V1 RPN ResNet 1024x1024 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-resnet101-v1-fpn-1024x1024-coco17-tpu-8`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD 101 V1 RPN ResNet 640x640 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-resnet101-v1-fpn-640x640-coco17-tpu-8`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD 152 V1 RPN ResNet 640x640 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-resnet152-v1-fpn-640x640-coco17-tpu-8`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD 50 V1 RPN ResNet 1024x1024 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-resnet50-v1-fpn-1024x1024-coco17-tpu-8`	Rilevamento di oggetti	apache-2.0	Sì	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Base Swin 4 12 384	`tensorflow-ic-swin-base-patch4-window12-384`	Classificazione delle immagini	MENTA	Sì	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.xlarge, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.large, ml.r5.xlarge
Tensorflow	Talking Heads Large	`tensorflow-tc-talking-heads-large`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p3.8xlarge
Tensorflow	Classificazione del testo	`tensorflow-tc-bert-en-uncased-L-12-H-768-A-12-2`	Classificazione del testo	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p3.8xlarge
Tensorflow	Incorporamento del testo	`tensorflow-tcembedding-universal-sentc-encoder-cmlm-en-large-1`	Incorporamento del testo	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	TRILL DISTILLATO	`tensorflow-audioembedding-trill-distilled-3`	Classificazione audio	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Trillson 1	`tensorflow-audioembedding-trillsson1-1`	Classificazione audio	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Tri Lsson 2	`tensorflow-audioembedding-trillsson2-1`	Classificazione audio	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Tri Lsson 3	`tensorflow-audioembedding-trillsson3-1`	Classificazione audio	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Universal Sentence Encoder CMLM Base	`tensorflow-tcembedding-universal-sentc-encoder-cmlm-en-base-1`	Incorporamento del testo	apache-2.0	No	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge

Classic ML Algorithms (11)

Amazon fornisce implementazioni pronte all'uso SageMaker JumpStart di algoritmi di apprendimento automatico classici per attività relative ai dati tabulari come classificazione, regressione e previsione di serie temporali. Questi algoritmi (XGBoost,,, LightGBM CatBoostscikit-learn,AutoGluon) sono ottimizzati per i dati strutturati e possono essere addestrati da zero sui tuoi set di dati.

Provider	Nome modello	ID modello	Operazione	Licenza	Fine-tunable	Tipi di istanze di inferenza supportati
Autogluon	AutoGluon Classificazione tabulare	`autogluon-classification-ensemble`	Classificazione tabulare	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.p3.2xlarge
Autogluon	AutoGluon Regressione tabulare	`autogluon-regression-ensemble`	Regressione tabulare	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.p3.2xlarge
Catboost	CatBoost Classificazione	`catboost-classification-model`	Classificazione tabulare	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.m4.16xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge
Cat Boost	CatBoost Regressione	`catboost-regression-model`	Regressione tabulare	apache-2.0	Sì	ml.c4.8xlarge, ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge
Gbm leggero	Classificazione LightGBM	`lightgbm-classification-model`	Classificazione tabulare	mit	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.m4.16xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge
Gbm leggero	Regressione LightGBM	`lightgbm-regression-model`	Regressione tabulare	mit	Sì	ml.c4.8xlarge, ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge
Torcia	TabTransformer Classificazione	`pytorch-tabtransformerclassification-model`	Classificazione tabulare	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.p3.2xlarge
Pitorch	TabTransformer Regressione	`pytorch-tabtransformerregression-model`	Regressione tabulare	apache-2.0	Sì	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.p3.2xlarge
Sklearn	Classificazione lineare	`sklearn-classification-linear`	Classificazione tabulare	clausola bsd-3	Sì	ml.c4.8xlarge, ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge
Xgboost	Classificazione XGBoost	`xgboost-classification-model`	Classificazione tabulare	apache-2.0	Sì	ml.c4.8xlarge, ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge
Xgboost	Regressione XGBoost	`xgboost-regression-model`	Regressione tabulare	apache-2.0	Sì	ml.c4.8xlarge, ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge

Nota

Per informazioni sulle licenze più accurate e aggiornate, consulta la pagina dei dettagli del modello in SageMaker Studio o la Hugging Face pagina del modello.

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Convenzioni dei documenti

Modelli di fondazione

Utilizzo del modello di fondazione