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サンプルノートブックの例

で公開されている JumpStart 基盤モデルを使用する方法 step-by-stepの例 SageMaker Python SDK、テキスト生成、画像生成、モデルカスタマイズに関する次のノートブックを参照してください。

Amazon SageMaker AI サンプルリポジトリのクローンを作成して、Studio 内で選択した Jupyter 環境で利用可能な JumpStart 基盤モデルの例を実行できます。 SageMaker AI で Jupyter を作成およびアクセスするために使用できるアプリケーションの詳細については、「」を参照してくださいAmazon SageMaker Studio でサポートされているアプリケーション。

時系列予測

Chronos モデルを使用して時系列データを予測できます。これらは言語モデルアーキテクチャに基づいています。「Introduction to SageMaker AI JumpStart - Time Series Forecasting with Chronos notebook」を使用して開始します。

使用できる Chronos モデルの詳細については、「利用可能な基盤モデル」を参照してください。

テキスト生成

一般的なテキスト生成ワークフロー、多言語テキスト分類、リアルタイムバッチ推論、少量データ学習、チャットボットインタラクションなどに関するガイダンスを含む、テキスト生成のサンプルノートブックを試します。

画像生成

Stable Diffusion モデルの使用 text-to-imageを開始し、インペインティングモデルをデプロイする方法を学び、シンプルなワークフローを試して犬の画像を生成します。

モデルのカスタマイズ

ユースケースによっては、特定のタスクに合わせて基盤モデルをさらにカスタマイズする必要がある場合があります。モデルのカスタマイズのアプローチについては、「基盤モデルのカスタマイズ」を参照するか、以下のサンプルノートブックのいずれかを試してください。