タスク固有のモデル

JumpStart は、最も人気のある問題タイプのうち 15 のタスク固有のモデルをサポートしています。サポートしている問題タイプのうち、ビジョンおよび NLP 関連のタイプが合計で 13 になります。インクリメンタルトレーニングと微調整をサポートする問題タイプが 8 つあります。増分トレーニングとハイパーパラメータ調整の詳細については、SageMaker AI 自動モデル調整」を参照してください。 JumpStart は、表形式データモデリング用の 4 つの一般的なアルゴリズムもサポートしています。

Studio または Studio Classic の JumpStart ランディングページから、モデルを検索および参照できます。モデルを選択すると、モデルの詳細ページにモデルに関する情報が表示され、いくつかのステップでモデルをトレーニングおよびデプロイできます。説明セクションでは、モデルで何ができるか、必要な入力と出力のタイプ、モデルの微調整に必要なデータ型について説明しています。

また、SageMaker Python SDK により、モデルをプログラムで使用することもできます。使用可能なすべてのモデルのリストについては、「JumpStart Available Model Table」を参照してください。

次の表は、問題タイプおよび関連するサンプルの Jupyter ノートブックへのリンクの一覧です。