タスク固有のモデル

JumpStart は、最も人気のある 15 種類の問題タイプにわたるタスク固有のモデルをサポートしています。サポートされている問題タイプのうち、Vision および NLP関連のタイプの合計は 13 です。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。インクリメンタルトレーニングとハイパーパラメータチューニングの詳細については、SageMaker 「自動モデルチューニング」を参照してください。 JumpStart は、表形式のデータモデリングに一般的な 4 つの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。

SageMaker Python SDKでプログラムでモデルを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使用可能なモデル表 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。