Modelos de base disponíveis

A Amazon SageMaker JumpStart oferece modelos de base proprietários, integrados e de última geração, disponíveis publicamente, para personalizar e integrar seus fluxos de trabalho generativos de IA.

As duas primeiras guias listam os modelos de base. As duas últimas guias listam os algoritmos integrados e os algoritmos clássicos de aprendizado de máquina que JumpStart também fornecem, que não são modelos básicos.

Para listar todos os modelos de JumpStart fundação disponíveis:


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"])

Para obter tipos de instância compatíveis e outros metadados para um modelo específico:


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']}")

As tabelas a seguir listam os modelos disponíveis com suas licenças e tipos de instância de inferência compatíveis em 29 de julho de 2026. Para obter as informações mais atuais, use os exemplos de API acima ou consulte o hub de modelos no SageMaker Studio.

Uma célula de licença diz “Não aplicável” quando o hub modelo não publica nenhuma licença para esse modelo. Verifique os termos da licença com o fornecedor do modelo antes de usar esse modelo. Um valor em branco ou de espaço reservado na tabela não concede direitos.

Alguns modelos oferecem configurações alternativas de implantação de hospedagem, além das configurações padrão. Cada configuração ajusta o modelo para um caso de uso e uma meta de desempenho, e cada uma oferece suporte a seu próprio conjunto de tipos de instância. Uma configuração geralmente oferece suporte a uma instância menor ou mais barata do que a padrão, portanto, verifique as configurações antes de concluir que um modelo precisa de uma instância grande.

Um nome de configuração combina um caso de uso com uma meta de desempenho. Esses são os mesmos casos de uso e metas de desempenho que o SageMaker Studio oferece na página Desempenho na página Implantar modelo no endpoint. Portanto, um nome aqui e uma opção ali descrevem a mesma implantação. O caso de uso descreve a carga de trabalho:

generate(Gerar): crie conteúdo longo, como artigos, relatórios ou código, a partir de um prompt.
interact(Interaja): potencialize conversas em tempo real, como chatbots ou assistentes virtuais.
summarize(Resumir): condense documentos, artigos ou dados extensos em resumos concisos.
modify(Modificar): transforme ou edite o conteúdo existente, incluindo reescrever, traduzir ou reformatar.
max_context(Contexto máximo): processe entradas grandes que exigem a janela de contexto completa do modelo.

A meta de desempenho descreve o que a configuração otimiza para:

best_price_performance(Equilibrado): uma compensação uniforme entre custo, latência e taxa de transferência. Bom para cargas de trabalho de uso geral ou quando você não tem certeza de qual métrica é mais importante.
lowest_cost(Custo otimizado): menor custo de infraestrutura por solicitação. Aceita maior latência e menor taxa de transferência para minimizar as despesas.
highest_throughput(Taxa de transferência otimizada): máximo de tokens por segundo para cargas de trabalho de alto volume. Usa decodificação especulativa para aumentar a taxa de transferência.
lowest_latency(Latência otimizada): menor tempo até o primeiro token (TTFT). Prioriza a velocidade em vez da taxa de transferência e do custo.

Em vez disso, alguns modelos nomeiam um contêiner de serviço, como lmi ou tgi ou use all_purpose para servir sem suposição de carga de trabalho.

Liste as configurações de um modelo, junto com suas métricas de referência e, em seguida, implante uma com o SDK do SageMaker Python:


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

model_builder = ModelBuilder.from_jumpstart_config(
    jumpstart_config=JumpStartConfig(model_id="meta-textgeneration-llama-3-1-8b-instruct")
)

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

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

model = model_builder.build()
endpoint = model_builder.deploy()

A implantação sem chamar set_deployment_config usa a configuração padrão e o tipo de instância padrão.

Open-Weight Models (436)

Open-weight modelos básicos são modelos disponíveis publicamente de fornecedores como Meta, Google, Mistral AI e outros. Você pode implantar, ajustar e personalizar esses modelos para seu caso de uso.

Para começar a usar um desses modelos, veja JumpStart uso do modelo básico ou explore um dos disponíveisCadernos de exemplo. Em um determinado exemplo de notebook, tente trocar o ID do modelo para fazer experiências com modelos diferentes dentro da mesma família de modelos.

Para obter mais informações sobre IDs de modelo e recursos sobre a implantação de modelos JumpStart básicos disponíveis publicamente com o SageMaker Python SDK, consulte. Use modelos de base com o SageMaker Python SDK

Fornecedor	Nome do modelo	ID do modelo	Tarefa	Licença	Fine-tunable	Tipos de instância de inferência compatíveis
01-Ai	Yi-1.5-34B	`huggingface-llm-yi-1-5-34b`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
01-Ai	Yi-1.5-9B	`huggingface-llm-yi-1-5-9b`	Geração de texto	apache-2.0	Não	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
Ahxt	Lite Llama 460M 1T	`huggingface-llm-ahxt-litellama-460m-1t`	Geração de texto	mit	Não	ml.g5.2xlarge
Ai-Forever	Multilingual GPT	`huggingface-llm-ai-forever-mgpt`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5.2xlarge
Aisingapura	Llama3 8B v2.1 Instruct SEA-Lion	`huggingface-llm-llama3-8b-sealionv21-instruct`	Geração de texto	Chamada 3	Não	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
Aisingapura	SEA-LION 3B	`huggingface-llm-sealion-3b`	Geração de texto	mit	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.8xlarge
Aisingapura	SEA-LION 7B	`huggingface-llm-sealion-7b`	Geração de texto	mit	Não	ml.g4dn.12xlarge, ml.g5,12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Aisingapura	SEA-LION 7B Instruir	`huggingface-llm-sealion-7b-instruct`	Geração de texto	mit	Não	ml.g4dn.12xlarge, ml.g5,12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Alibaba-Nlp	Alibaba-NLP obter- Qwen2-7B-instruct	`huggingface-textembedding-gte-qwen2-7b-instruct`	Incorporação de texto	Apache-2.0	Não	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.12xlarge, 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`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g6e.24xlarge
Amazon	Chronos 2	`pytorch-forecasting-chronos-2`	Previsão de séries temporais	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge por exemplo, xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge
Amazon	Falcon Lite	`huggingface-llm-amazon-falconlite`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g 5,12 x grande, ml.g 5,24 x grande, ml.g 5,48 x grande
Amazon	Falcon Lite 2	`huggingface-llm-amazon-falconlite2`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g 5,12 x grande, ml.g 5,24 x grande, ml.g 5,48 x grande
Amazon	Mistral Lite	`huggingface-llm-amazon-mistrallite`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,12 x grande, ml.g5,24 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.p4d. 24 x grande
Autoglúon	Chronos-Bolt (Base)	`autogluon-forecasting-chronos-bolt-base`	Previsão de séries temporais	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.4xlarge x grande, ml.p 3,2 x grande
Autoglúon	Chronos-Bolt (Pequeno)	`autogluon-forecasting-chronos-bolt-small`	Previsão de séries temporais	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.4xlarge x grande, ml.p 3,2 x grande
Autoglúon	Chronos-T5 (Base)	`autogluon-forecasting-chronos-t5-base`	Previsão de séries temporais	apache-2.0	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Autoglúon	Chronos-T5 (Grande)	`autogluon-forecasting-chronos-t5-large`	Previsão de séries temporais	apache-2.0	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Autoglúon	Chronos-T5 (Pequeno)	`autogluon-forecasting-chronos-t5-small`	Previsão de séries temporais	apache-2.0	Não	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`	Incorporação de texto	mit	Não	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.12xlarge, 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 En	`huggingface-sentencesimilarity-bge-base-en`	Similaridade de frases	mit	Sim	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Baai	BGE Base En V1.5	`huggingface-sentencesimilarity-bge-base-en-v1-5`	Similaridade de frases	mit	Sim	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Baai	Extremidade grande BGE	`huggingface-sentencesimilarity-bge-large-en`	Similaridade de frases	mit	Sim	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Baai	Extremidade grande BGE V1.5	`huggingface-sentencesimilarity-bge-large-en-v1-5`	Similaridade de frases	mit	Sim	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Baai	GRANDE 1 M3	`huggingface-sentencesimilarity-bge-m3`	Similaridade de frases	mit	Sim	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Baai	Extremidade pequena BGE	`huggingface-sentencesimilarity-bge-small-en`	Similaridade de frases	mit	Sim	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Baai	Extremidade pequena BGE V1.5	`huggingface-sentencesimilarity-bge-small-en-v1-5`	Similaridade de frases	mit	Sim	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`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g 5,12 x grande, ml.g 5,24 x grande, ml.g 5,2 x grande, ml.g 5,48 x grande
Bharatgenai	Param2-17B-A2.4B-Thinking	`huggingface-llm-param2-17b-a2-4b-thinking`	Geração de texto	Não aplicável	Não	ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.4xlarge, ml.g7e.8xlarge
Código grande	StarCoder	`huggingface-llm-starcoder`	Geração de texto	código grande - openrail-m	Não	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
Código grande	StarCoderBase	`huggingface-llm-starcoderbase`	Geração de texto	código grande - openrail-m	Não	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
Grande ciência	Bloom 1b1	`huggingface-textgeneration-bloom-1b1`	Geração de texto	big science-bloom-rail-1.0	Não	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Grande ciência	Bloom 3B	`huggingface-textgeneration1-bloom-3b`	Geração de texto	big science-bloom-rail-1.0	Sim	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Grande ciência	Bloom 7B1	`huggingface-textgeneration1-bloom-7b1`	Geração de texto	big science-bloom-rail-1.0	Sim	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Grande ciência	Bloomz 1b7	`huggingface-textgeneration-bloomz-1b7`	Geração de texto	big science-bloom-rail-1.0	Não	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Grande ciência	BloomZ 7B1 FP16	`huggingface-textgeneration1-bloomz-7b1-fp16`	Geração de texto	big science-bloom-rail-1.0	Sim	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Bingsu	Bingsu, minha difusão estável coreana v1 5	`huggingface-txt2img-bingsu-my-korean-stable-diffusion-v1-5`	Text-to-Image	creativml-openrail-m	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.p3.2xlarge
Black-Forest-Labs	Laboratórios da Floresta Negra FLUX.1 [rápido]	`huggingface-txt2img-black-forest-labs-flux-1-schnell`	Text-to-Image	apache-2.0	Não	ml.g5,12 x grande, ml.g 5,24 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.p4d. 24x grande, ml.p5,48 x grande
Black-Forest-Labs	FLUX.2-Klein-Base-4B	`huggingface-img2img-flux-2-klein-base-4b`	Image-Text-to-Image	Apache-2.0	Não	ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge 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
Computações cognitivas	Dolphin 2.2.1 Mistral 7B	`huggingface-llm-dolphin-2-2-1-mistral-7b`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g 5,12 x grande, ml.g 5,24 x grande, ml.g 5,2 x grande, ml.g 5,48 x grande
Computações cognitivas	Dolphin 2.5 Mixtral 8 7B	`huggingface-llm-dolphin-2-5-mixtral-8x7b`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5.48xlarge
Computações cognitivas	Dolphin 2.7 Mixtral 8 7B	`huggingface-llm-dolphin-2-7-mixtral-8x7b`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5.48xlarge
Computações cognitivas	Dolphin 2.9 Llama 3 8b	`huggingface-llm-cognitive-dolphin-29-llama3-8b`	Geração de texto	outro	Não	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Coerente para a IA	Aya 101	`huggingface-llm-aya-101`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
Cross-Encoder	Codificador cruzado Nli Deberta Base	`huggingface-zstc-cross-encoder-nli-deberta-base`	Zero-Shot Classificação	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Cross-Encoder	Codificador cruzado Nli Distilroberta Base	`huggingface-zstc-cross-encoder-nli-distilroberta-base`	Zero-Shot Classificação	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Cross-Encoder	Codificador cruzado Nli MiniLM2 L6 H768	`huggingface-zstc-cross-encoder-nli-minilm2-l6-h768`	Zero-Shot Classificação	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Cross-Encoder	Codificador cruzado Nli Roberta Base	`huggingface-zstc-cross-encoder-nli-roberta-base`	Zero-Shot Classificação	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Agente cibernético	CyberAgentLM2-7B-Chat (CALM2-7B-Chat)	`huggingface-llm-calm2-7b-chat-bf16`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge
Databricks	DBRX Base	`huggingface-llm-dbrx-base`	Geração de texto	modelo aberto de blocos de dados	Não	ml.p4d.24x grande, ml.p4de.24x grande, ml.p5,48x grande
Databricks	DBRX Instruct	`huggingface-llm-dbrx-instruct`	Geração de texto	modelo aberto de blocos de dados	Não	ml.p4d.24x grande, ml.p4de.24x grande, ml.p5,48x grande
Databricks	Dolly V2 12b BF16	`huggingface-textgeneration-dolly-v2-12b-bf16`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
Databricks	Dolly V2 3b BF16	`huggingface-textgeneration-dolly-v2-3b-bf16`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Deepseek-Ai	DeepSeek-OCR	`deepseek-vlm-deepseek-ocr`	Image-Text-to-Text	mit	Não	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.g6.8xlarge, 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`	Geração de texto	mit	Não	ml.p5e.48x grande, ml.p5en.48x grande
Deepseek-Ai	DeepSeek-R1-0528	`deepseek-llm-r1-0528`	Geração de texto	mit	Não	ml.p5e.48x grande, ml.p5en.48x grande
Deepseek-Ai	DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	`deepseek-llm-r1-distill-llama-70b`	Geração de texto	mit	Sim	Padrão: ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `djl`(Contêiner de serviço da Deep Java Library): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), `interact_highest_throughput` (Interação, taxa de transferência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge `generate_lowest_cost`(Geração, custo otimizado), `generate_lowest_latency` (Geração, latência otimizada), (Interação, equilíbrio), `interact_best_price_performance` (interação, custo otimizado), `interact_lowest_cost` (interação, latência otimizada): `interact_lowest_latency` ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balancear), `modify_highest_throughput` (Modificar, otimizar a produtividade), `modify_lowest_cost` (Modificar, otimizar o custo), `modify_lowest_latency` (Modificar, otimizar a latência), `summarize_best_price_performance` (Resumir, balancear), `summarize_highest_throughput` (Resumir, otimizar a taxa de transferência), `summarize_lowest_cost` (Resumir, otimizar a latência): `summarize_lowest_latency` ml.g6e.48xlarge
Deepseek-Ai	DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B	`deepseek-llm-r1-distill-llama-8b`	Geração de texto	mit	Sim	Padrão: ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.4xlarge, ml.g7e.8xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `djl`(Contêiner de serviço da 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`(Gerar, balancear), `generate_lowest_cost` (Gerar, custo otimizado): ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, taxa de transferência otimizada), `interact_highest_throughput` (Interação, taxa de transferência otimizada), (contexto máximo, taxa de transferência otimizada): `max_context_highest_throughput` ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.12xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g7e.2xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanceado), (Modificar, Balancear), `modify_best_price_performance` (Modificar, `modify_lowest_cost` Custo otimizado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `interact_lowest_cost`(Interact, custo otimizado): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada), `modify_lowest_latency` (Modificar, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g7e.12xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado), (Resumir, balancear), `summarize_best_price_performance` (Resumir, custo otimizado): `summarize_lowest_cost` ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.12xlarge `summarize_highest_throughput`(Resumir, taxa de transferência otimizada), (Resumir, latência otimizada): `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`	Geração de texto	mit	Sim	Padrão: ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.4xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `generate_lowest_cost` (gerar, otimizar o custo), (interagir, balancear), `interact_best_price_performance` (interagir, otimizar o custo), `interact_lowest_cost` (resumir, balancear), `summarize_best_price_performance` (resumir, otimizar o custo): `summarize_lowest_cost` ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), `interact_highest_throughput` (Interação, taxa de transferência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.4xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g7e.2xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada), `max_context_lowest_latency` (contexto máximo, latência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g7e.4xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balancear), `modify_lowest_cost` (Modificar, custo otimizado): ml.g6.4xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.4xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g7e.4xlarge `summarize_highest_throughput`(Resumindo, produtividade otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g7e.2xlarge `summarize_lowest_latency`(Resumindo, latência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g7e.2xlarge
Deepseek-Ai	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	`deepseek-llm-r1-distill-qwen-14b`	Geração de texto	mit	Sim	Padrão: ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, Balancear), `generate_lowest_cost` (Gerar, Custo otimizado), (Interagir, Balancear), `interact_best_price_performance` (Interagir, Custo otimizado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `interact_lowest_cost` `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), `interact_highest_throughput` (Interação, taxa de transferência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.4xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g7e.4xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g7e.4xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada), `max_context_lowest_cost` (contexto máximo, custo otimizado), (contexto máximo, latência otimizada), `max_context_lowest_latency` (resumo, balanceado), `summarize_best_price_performance` (resumo, taxa de transferência otimizada): ml.g6.48xlarge, `summarize_highest_throughput` ml.g6e.12xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balancear), `modify_lowest_cost` (Modificar, custo otimizado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_cost`(Resumindo, custo otimizado): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `summarize_lowest_latency`(Resumindo, latência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.48xlarge
Deepseek-Ai	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	`deepseek-llm-r1-distill-qwen-32b`	Geração de texto	mit	Sim	Padrão: ml.g6e.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, Balancear), `generate_lowest_cost` (Gerar, Custo otimizado), (Interagir, Balancear), `interact_best_price_performance` (Interagir, Custo otimizado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge `interact_lowest_cost` `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), `interact_highest_throughput` (Interação, taxa de transferência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.4xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.4xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.4xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balancear), `modify_lowest_cost` (Modificar, custo otimizado), (Modificar, `modify_lowest_latency` latência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge
Deepseek-Ai	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B	`deepseek-llm-r1-distill-qwen-7b`	Geração de texto	mit	Sim	Padrão: ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.4xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, Balancear), `generate_lowest_cost` (Gerar, Custo otimizado), (Interagir, Balancear), `interact_best_price_performance` (Interagir, Custo otimizado): ml.g6.4xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `interact_lowest_cost` `generate_highest_throughput`(Gerado, taxa de transferência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.4xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada), `interact_lowest_latency` (Interação, latência otimizada), (contexto máximo, latência otimizada), `max_context_lowest_latency` `modify_highest_throughput` (modificação, taxa de transferência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado), (Resumir, balancear), `summarize_best_price_performance` (Resumir, custo otimizado): `summarize_lowest_cost` ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balancear), `modify_lowest_cost` (Modificar, custo otimizado), (Modificar, `modify_lowest_latency` latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `summarize_highest_throughput`(Resumindo, produtividade otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.4xlarge `summarize_lowest_latency`(Resumindo, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.4xlarge
Deepseek-Ai	DeepSeek-V3.1	`deepseek-llm-deepseek-v3-1`	Geração de texto	mit	Não	ml.p5e.48x grande, ml.p5en.48x grande
Deepseek-Ai	DeepSeek-V3.2	`deepseek-llm-deepseek-v3-2`	Geração de texto	mit	Não	ml.p5en.48xlarge
Destilbert	Estojo base DistilBert	`huggingface-eqa-distilbert-base-cased`	Perguntas e respostas	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Destilbert	Estojo base DistilBert	`huggingface-spc-distilbert-base-cased`	Fill-Mask	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Destilbert	Estojo base DistilBert	`huggingface-tc-distilbert-base-cased`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Destilbert	Caixa multilíngue DistilBert Base	`huggingface-eqa-distilbert-base-multilingual-cased`	Perguntas e respostas	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Destilbert	Caixa multilíngue DistilBert Base	`huggingface-spc-distilbert-base-multilingual-cased`	Fill-Mask	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Destilbert	Caixa multilíngue DistilBert Base	`huggingface-tc-distilbert-base-multilingual-cased`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Destilbert	DistilGPT 2	`huggingface-textgeneration-distilgpt2`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Destilbert	DistilRoBERTa Base	`huggingface-eqa-distilroberta-base`	Perguntas e respostas	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Destilbert	DistilRoBERTa Base	`huggingface-tc-distilroberta-base`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Destilbert	Perguntas e respostas	`huggingface-eqa-distilbert-base-uncased`	Perguntas e respostas	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Destilbert	Classificação de pares de frases	`huggingface-spc-distilbert-base-uncased`	Fill-Mask	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Destilbert	Classificação de texto	`huggingface-tc-distilbert-base-uncased`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Elastic	Base Distilbert sem embalagem	`huggingface-ner-distilbert-base-uncased-finetuned-conll03-eng`	Classificação de tokens	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Elastic	Reconhecimento de entidades nomeadas	`huggingface-ner-distilbert-base-cased-finetuned-conll03-eng`	Classificação de tokens	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Elastic	Reconhecimento de entidades nomeadas	`huggingface-ner-distilbert-base-cased-finetuned-conll03-english`	Classificação de tokens	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Eleutheria	GPT-J 6B	`huggingface-textgeneration1-gpt-j-6b`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	ml.g5,12 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Eleutheria	GPT-Neo 125M	`huggingface-textgeneration1-gpt-neo-125m`	Geração de texto	mit	Sim	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Eleutheria	gpt-neox-20b	`huggingface-textgeneration2-gpt-neox-20b-fp16`	Geração de texto	Apache-2.0	Não	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
Eleutheria	Pythia 160m Deduped	`huggingface-llm-eleutherai-pythia-160m-deduped`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,2x grande
Eleutheria	Pythia 7m Deduped	`huggingface-llm-eleutherai-pythia-70m-deduped`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g 5,12 x grande, ml.g 5,24 x grande, ml.g 5,2 x grande, ml.g 5,48 x grande
Elyza	ELYZA-japanese-Llama-2-13b-chat	`huggingface-llm-elyza-japanese-llama-2-13b-chat`	Geração de texto	lhama2	Sim	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`	Geração de texto	lhama2	Sim	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`	Geração de texto	lhama2	Sim	ml.g5,12 x grande, ml.g5,24 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5.x grande
Elyza	ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-chat	`huggingface-llm-elyza-japanese-llama-2-7b-fast-chat-bf16`	Geração de texto	lhama2	Sim	ml.g5,12 x grande, ml.g5,24 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5.x grande
Emrecan	Allnli Tr com capa turca baseada em berta americana	`huggingface-zstc-emrecan-bert-base-turkish-cased-allnli-tr`	Zero-Shot Classificação	mit	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Facebook	Zero-Shot Classificação de texto	`huggingface-zstc-facebook-bart-large-mnli`	Zero-Shot Classificação	mit	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Facebook AI	Robert A. Base	`huggingface-eqa-roberta-base`	Perguntas e respostas	mit	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Facebook AI	Robert A. Base	`huggingface-spc-roberta-base`	Fill-Mask	mit	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Facebook AI	Robert A. Base	`huggingface-tc-roberta-base`	Classificação de texto	mit	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Facebook AI	Robert A Large	`huggingface-eqa-roberta-large`	Perguntas e respostas	mit	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Facebook AI	Robert A Large	`huggingface-spc-roberta-large`	Fill-Mask	mit	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Facebook AI	Robert A Large	`huggingface-tc-roberta-large`	Classificação de texto	mit	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Facebook AI	XLM CLM English-German	`huggingface-spc-xlm-clm-ende-1024`	Fill-Mask	mit	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
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Fictiverso	Modelo de difusão estável fictício BalloonArt	`huggingface-txt2img-fictiverse-stable-diffusion-balloonart`	Text-to-Image	creativml-openrail-m	Não	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Fictiverso	Modelo microscópico de difusão estável fictício	`huggingface-txt2img-fictiverse-stable-diffusion-micro-model`	Text-to-Image	trilho aberto	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.p3.2xlarge
Fictiverso	Modelo de difusão estável fictício PaperCut	`huggingface-txt2img-fictiverse-stable-diffusion-papercut-model`	Text-to-Image	creativml-openrail-m	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.p3.2xlarge
Fictiverso	Modelo de difusão estável fictício VoxelArt	`huggingface-txt2img-fictiverse-stable-diffusion-voxelart-model`	Text-to-Image	creativml-openrail-m	Não	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Google	Arquivo grande do Bigbird Pegasus	`huggingface-summarization-bigbird-pegasus-large-arxiv`	Resumo de texto	apache-2.0	Não	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`	Resumo de texto	apache-2.0	Não	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`	Geração de texto Text2Text	apache-2.0	Sim	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Google	Flan-T5 Grande	`huggingface-text2text-flan-t5-large`	Geração de texto Text2Text	apache-2.0	Sim	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Google	Flan-T5 Pequeno	`huggingface-text2text-flan-t5-small`	Geração de texto Text2Text	apache-2.0	Sim	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Google	Flan-T5 XL	`huggingface-text2text-flan-t5-xl`	Geração de texto Text2Text	apache-2.0	Sim	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Google	Flan-T5 XXL	`huggingface-text2text-flan-t5-xxl`	Geração de texto Text2Text	apache-2.0	Sim	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
Google	Gemma 2 27B	`huggingface-llm-gemma-2-27b`	Geração de texto	gema	Não	ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
Google	Gemma 2 27B Instruct	`huggingface-llm-gemma-2-27b-instruct`	Geração de texto	gema	Não	ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
Google	Gemma 2 2B	`huggingface-llm-gemma-2-2b`	Geração de texto	gema	Não	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.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Google	Gemma 2 2B Instruct	`huggingface-llm-gemma-2-2b-instruct`	Geração de texto	gema	Não	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.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Google	Gemma 2 9B	`huggingface-llm-gemma-2-9b`	Geração de texto	gema	Não	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`	Geração de texto	gema	Não	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
Google	Instrução Gemma 3 1B	`huggingface-llm-gemma-3-1b-instruct`	Geração de texto	gema	Não	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Google	Gemma 3 27B Instruct	`huggingface-vlm-gemma-3-27b-instruct`	Image-Text-to-Text	gema	Não	ml.g5,48x grande, ml.g6,48x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p5,48x grande
Google	Gemma 3 4B Instruct	`huggingface-vlm-gemma-3-4b-instruct`	Image-Text-to-Text	gema	Não	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Google	gemma-2b	`huggingface-llm-gemma-2b`	Geração de texto	gema	Sim	Padrão: ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p4d.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerado, balanceado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g6e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, taxa de transferência otimizada), `max_context_highest_throughput` (contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Geração, custo otimizado), `interact_lowest_cost` (Interação, custo otimizado), (contexto máximo, `max_context_lowest_cost` custo otimizado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanceado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g4dn.2xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g6e.4xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Google	gemma-2b-bit	`huggingface-llm-gemma-2b-instruct`	Geração de texto	gema	Sim	Padrão: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `generate_lowest_cost` (gerar, otimizar o custo), (interagir, balancear), `interact_best_price_performance` (interagir, otimizar o custo), `interact_lowest_cost` (contexto máximo, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge `max_context_lowest_cost` `generate_highest_throughput`(Geração, taxa de transferência otimizada), `max_context_lowest_latency` (contexto máximo, latência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Geração, latência otimizada), `max_context_highest_throughput` (contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada), `interact_lowest_latency` (Interact, latência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Google	gemma-4-26b-a4b-it	`huggingface-vlm-gemma-4-26b-a4b-it`	Geração de texto	apache-2.0	Não	Padrão: ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), (interação, taxa de transferência otimizada), `interact_highest_throughput` `summarize_lowest_latency` (resumo, latência otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Gerar, otimizar o custo), `interact_best_price_performance` (Interagir, equilibrar), (Interagir, otimizar o custo), `interact_lowest_cost` (Modificar, balancear), `modify_best_price_performance` (Modificar, otimizar o custo), `modify_lowest_cost` (Resumir, equilibrar), `summarize_best_price_performance` (Resumir, otimizar o custo): `summarize_lowest_cost` ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada), `modify_lowest_latency` (Modificar, latência otimizada), `summarize_highest_throughput` (Resumir, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Google	gemma-4-31b-it	`huggingface-vlm-gemma-4-31b-it`	Image-Text-to-Text	Apache-2.0	Sim	ml.g6,24xgrande, ml.g7e.2xgrande
Google	gema-4- E2B-it	`huggingface-vlm-gemma-4-e2b-instruct`	Image-Text-to-Text	Apache-2.0	Não	Padrão: ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.4xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.4xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado): ml.g6.4xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.4xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g6.8xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g7e.4xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, Balancear), `modify_lowest_cost` (Modificar, Custo otimizado), (Resumir, Balancear), `summarize_best_price_performance` (Resumir, Custo otimizado): `summarize_lowest_cost` ml.g6.4xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g7e.4xlarge `summarize_highest_throughput`(Resumir, taxa de transferência otimizada), (Resumir, latência otimizada): `summarize_lowest_latency` ml.g6.24xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge
Google	gemma-4-e4b-it	`huggingface-vlm-gemma-4-e4b-it`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	Padrão: ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `generate_lowest_cost` (gerar, otimizar o custo), (interagir, balancear), `interact_best_price_performance` (interagir, otimizar o custo), `interact_lowest_cost` (modificar, balancear), `modify_best_price_performance` (modificar, otimizar o custo): ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p5.48xlarge `modify_lowest_cost` `generate_highest_throughput`(Gerado, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6.16xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.p5.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado), (Resumir, balancear), `summarize_best_price_performance` (Resumir, custo otimizado): `summarize_lowest_cost` ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p5.48xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_highest_throughput`(Resumir, taxa de transferência otimizada), (Resumir, latência otimizada): `summarize_lowest_latency` ml.g6e.8xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Google	gemma-7b	`huggingface-llm-gemma-7b`	Geração de texto	gema	Sim	ml.g6e.48x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p5en.48x grande
Google	gemma-7b-it	`huggingface-llm-gemma-7b-instruct`	Geração de texto	gema	Sim	Padrão: ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerado, balanceado): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), `interact_highest_throughput` (Interação, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Geração, custo otimizado), `interact_lowest_cost` (Interação, custo otimizado), (contexto máximo, custo otimizado): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge `max_context_lowest_cost` `generate_lowest_latency`(Geração, latência otimizada), `max_context_highest_throughput` (contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanceado): ml.g5.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g5.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Google-Bert	Base BERT cased	`huggingface-eqa-bert-base-cased`	Perguntas e respostas	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	Base BERT cased	`huggingface-spc-bert-base-cased`	Fill-Mask	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	Base BERT cased	`huggingface-tc-bert-base-cased`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	Estojo multilíngue Base BERT	`huggingface-eqa-bert-base-multilingual-cased`	Perguntas e respostas	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	Estojo multilíngue Base BERT	`huggingface-spc-bert-base-multilingual-cased`	Fill-Mask	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	Estojo multilíngue Base BERT	`huggingface-tc-bert-base-multilingual-cased`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	Base BERT multilíngue sem caixa	`huggingface-eqa-bert-base-multilingual-uncased`	Perguntas e respostas	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	Base BERT multilíngue sem caixa	`huggingface-spc-bert-base-multilingual-uncased`	Fill-Mask	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	Base BERT multilíngue sem caixa	`huggingface-tc-bert-base-multilingual-uncased`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	Base BERT uncased	`huggingface-eqa-bert-base-uncased`	Perguntas e respostas	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	Base BERT uncased	`huggingface-spc-bert-base-uncased`	Fill-Mask	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	Base BERT uncased	`huggingface-tc-bert-base-uncased`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT grande cased	`huggingface-eqa-bert-large-cased`	Perguntas e respostas	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT grande cased	`huggingface-spc-bert-large-cased`	Fill-Mask	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT grande cased	`huggingface-tc-bert-large-cased`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	Máscara de palavras inteiras BERT grande cased	`huggingface-eqa-bert-large-cased-whole-word-masking`	Perguntas e respostas	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	Máscara de palavras inteiras BERT grande cased	`huggingface-spc-bert-large-cased-whole-word-masking`	Fill-Mask	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT grande uncased	`huggingface-spc-bert-large-uncased`	Fill-Mask	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	BERT grande uncased	`huggingface-tc-bert-large-uncased`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	Máscara de palavras inteiras BERT grande uncased	`huggingface-spc-bert-large-uncased-whole-word-masking`	Fill-Mask	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-Bert	Máscara de enchimento	`huggingface-fillmask-bert-base-uncased`	Fill-Mask	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-T5	Tradução de máquina	`huggingface-translation-t5-small`	Tradução	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-T5	t5 Base em	`huggingface-translation-t5-base`	Tradução	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Google-T5	t5 Large Pen	`huggingface-translation-t5-large`	Tradução	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Gradiente	Llama-3 8B Gradient Instruct 1048k	`huggingface-llm-llama-3-8b-instruct-gradient`	Geração de texto	Lhama3	Não	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	Llama-3 8B Gradient Instruct 262k	`huggingface-llm-gradientai-llama-3-8B-instruct-262k`	Geração de texto	Lhama3	Não	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	Helsinque opus en es	`huggingface-translation-opus-mt-en-es`	Tradução	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Helsinki-Nlp	Helsinque opus en vi	`huggingface-translation-opus-mt-en-vi`	Tradução	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Helsinki-Nlp	Helsinque opus mul en	`huggingface-translation-opus-mt-mul-en`	Tradução	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Abraçando o rosto h4	HuggingFaceH4 zéfir-orpo-141b- A35b-v0.1	`huggingface-llm-huggingfaceh4-zephyr-orpo-141b-a35b-v01`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
Abraçando o rosto h4	Star Chat Alpha	`huggingface-llm-huggingfaceh4-starchat-alpha`	Geração de texto	código grande - openrail-m	Não	ml.g 5,12 x grande, ml.g 5,24 x grande, ml.g 5,48 x grande
Abraçando o rosto h4	Star Chat Beta	`huggingface-llm-huggingfaceh4-starchat-beta`	Geração de texto	código grande - openrail-m	Não	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
Abraçando o rosto h4	Zephyr 7B Beta	`huggingface-llm-huggingfaceh4-zephyr-7b-beta`	Geração de texto	mit	Não	ml.g5,12 x grande, ml.g5,24 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.p4d. 24 x grande
Ibm	Quality Controlled Paraphrase Generation	`huggingface-text2text-qcpg-sentences`	Geração de texto Text2Text	apache-2.0	Não	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Idea-Ccnl	IDEA CCNL Taiyi Difusão Estável 1B Chinesa EN v0.1	`huggingface-txt2img-idea-ccnl-taiyi-1b-chinese-en-v01`	Text-to-Image	creativml-openrail-m	Não	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Idea-Ccnl	DIFUSÃO ESTÁVEL IDEA CCNL Taiyi 1B Chinesa v0.1	`huggingface-txt2img-idea-ccnl-taiyi-1b-chinese-v0-1`	Text-to-Image	creativml-openrail-m	Não	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`	Similaridade de frases	mit	Sim	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Infloat	E5 Base Versão 2	`huggingface-sentencesimilarity-e5-base-v2`	Similaridade de frases	mit	Sim	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Infloat	E5 Large V2	`huggingface-sentencesimilarity-e5-large-v2`	Similaridade de frases	mit	Sim	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Infloat	Base E5 multilíngue	`huggingface-sentencesimilarity-multilingual-e5-base`	Similaridade de frases	mit	Sim	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Infloat	E5 grande multilíngue	`huggingface-sentencesimilarity-multilingual-e5-large`	Similaridade de frases	mit	Sim	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Lancha	Difusão Langboat Guohua	`huggingface-txt2img-langboat-guohua-diffusion`	Text-to-Image	creativml-openrail-m	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.p3.2xlarge
Luz eterna	Luz externa Nli Xlm R grega	`huggingface-zstc-lighteternal-nli-xlm-r-greek`	Zero-Shot Classificação	apache-2.0	Não	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	Não	ml.g6.2xlarge
Meta	Llama-2-7b-hf	`meta-textgeneration-llama-2-7b`	Geração de texto	lhama2	Sim	Padrão: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `generate_lowest_cost` (Gerar, custo otimizado): ml.g5.4xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6e.4xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, taxa de transferência otimizada), `generate_lowest_latency` (Geração, latência otimizada), (contexto máximo, taxa de transferência otimizada), `max_context_highest_throughput` (contexto máximo, latência otimizada): `max_context_lowest_latency` ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), `interact_lowest_cost` (Interact, Custo otimizado): ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge
Meta	Llama-3.1-70B-Instruct	`meta-textgeneration-llama-3-1-70b-instruct`	Geração de texto	Chamada 3.1	Sim	Padrão: ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerado, balanceado): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), `generate_lowest_latency` (Geração, latência otimizada): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Geração, custo otimizado), (interação, equilíbrio), `interact_best_price_performance` (interação, custo otimizado): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge `interact_lowest_cost` `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada), `interact_lowest_latency` (Interact, latência otimizada): ml.g5.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balancear), `modify_highest_throughput` (Modificar, produtividade otimizada), (Modificar, custo otimizado), `modify_lowest_cost` (Modificar, latência otimizada): `modify_lowest_latency` ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumir, balanceado), `summarize_highest_throughput` (Resumir, produtividade otimizada), (Resumir, otimizar custos), `summarize_lowest_cost` (Resumir, otimizar latência): `summarize_lowest_latency` ml.p5en.48xlarge
Meta	Llama-3.1-8B-Instruct	`meta-textgeneration-llama-3-1-8b-instruct`	Geração de texto	Chamada 3.1	Sim	Padrão: ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerado, balanceado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), `interact_highest_throughput` (interação, taxa de transferência otimizada), (contexto máximo, taxa de transferência otimizada), `max_context_highest_throughput` (contexto máximo, latência otimizada), `max_context_lowest_latency` (modificação, taxa de transferência otimizada), `modify_highest_throughput` (modificação, latência otimizada), (resumo, taxa de transferência otimizada), `modify_lowest_latency` `summarize_highest_throughput` (resumo, latência otimizada): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, `summarize_lowest_latency` ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Gerado, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanceado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6e.2xlarge `interact_lowest_cost`(Interact, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balanceado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `modify_lowest_cost`(Modificar, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumindo, balanceado): ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_lowest_cost`(Resumindo, custo otimizado): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge
Meta	Llama-3.2-1B	`meta-textgeneration-llama-3-2-1b`	Geração de texto	Chamada 3.2	Sim	Padrão: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerado, balanceado): ml.g4dn.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), `interact_highest_throughput` (Interação, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Gerado, custo otimizado): ml.g4dn.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6e.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), `interact_lowest_cost` (Interact, Custo otimizado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g6.xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g5.16xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6e.2xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balancear), `modify_lowest_cost` (Modificar, custo otimizado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g5.2xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumir, balanceado), `summarize_lowest_cost` (Resumir, custo otimizado): ml.g5.xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.xlarge `summarize_highest_throughput`(Resumindo, produtividade otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_latency`(Resumindo, latência otimizada): ml.g6e.4xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p5en.48xlarge
Meta	Llama-3.2-1B-Instruct	`meta-textgeneration-llama-3-2-1b-instruct`	Geração de texto	Chamada 3.2	Sim	Padrão: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerado, balanceado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, taxa de transferência otimizada), (contexto máximo, taxa de transferência otimizada), `max_context_highest_throughput` (contexto máximo, latência otimizada): `max_context_lowest_latency` ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Gerar, custo otimizado), (Modificar, balancear), `modify_best_price_performance` (Modificar, `modify_lowest_cost` custo otimizado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanceado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g6e.2xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada): ml.g5.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_cost`(Interact, custo otimizado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.8xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6.8xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g6e.4xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumindo, balanceado): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.8xlarge `summarize_highest_throughput`(Resumindo, produtividade otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_cost`(Resumindo, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `summarize_lowest_latency`(Resumindo, latência otimizada): ml.g6e.8xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p5en.48xlarge
Meta	Llama-3.2-3B	`meta-textgeneration-llama-3-2-3b`	Geração de texto	Chamada 3.2	Sim	Padrão: ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerado, balanceado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Gerado, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p3.8xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Gerado, custo otimizado), `interact_lowest_cost` (Interação, custo otimizado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g5.8xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanceado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada), `summarize_lowest_latency` (Resumir, latência otimizada): ml.p3.16xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado): ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g5.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balanceado): ml.g5.xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6e.2xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge `modify_lowest_cost`(Modificar, custo otimizado): ml.g5.xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g6e.8xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumindo, balanceado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_highest_throughput`(Resumindo, produtividade otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_cost`(Resumindo, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge
Meta	Llama-3.2-3B-Instruct	`meta-textgeneration-llama-3-2-3b-instruct`	Geração de texto	Chamada 3.2	Sim	Padrão: ml.g5.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `interact_best_price_performance` (interagir, balancear): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), `interact_highest_throughput` (interação, taxa de transferência otimizada), (contexto máximo, taxa de transferência otimizada), `max_context_highest_throughput` (resumo, taxa de transferência otimizada), `summarize_highest_throughput` (resumo, latência otimizada): ml.p4d.24xlarge, `summarize_lowest_latency` ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Gerado, custo otimizado), `interact_lowest_cost` (Interação, custo otimizado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6e.4xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balanceado): ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_lowest_cost`(Modificar, custo otimizado): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g6e.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumindo, balanceado): ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_lowest_cost`(Resumindo, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge
Meta	Llama-Guard-3-1B	`meta-textgeneration-llama-guard-3-1b`	Geração de texto	Chamada 3.2	Não	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.g6e.16xlarge 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`	Geração de texto	Chamada 3.1	Não	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	Code Llama 13B da Meta	`meta-textgeneration-llama-codellama-13b`	Geração de texto	lhama2	Sim	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.g6,12x grande, ml.p4d.24x grande
Meta	Code Llama 13B Instruct da Meta	`meta-textgeneration-llama-codellama-13b-instruct`	Geração de texto	lhama2	Não	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.g6,12x grande, ml.p4d.24x grande
Meta	Code Llama 13B Python da Meta	`meta-textgeneration-llama-codellama-13b-python`	Geração de texto	lhama2	Sim	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.g6,12x grande, ml.p4d.24x grande
Meta	Code Llama 34B da Meta	`meta-textgeneration-llama-codellama-34b`	Geração de texto	lhama2	Sim	Padrão: ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `lmi`(Contêiner de inferência de modelo grande), `lmi-optimized` (recipiente de inferência de modelo grande usando decodificação especulativa): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Code Llama 34B Instruct da Meta	`meta-textgeneration-llama-codellama-34b-instruct`	Geração de texto	lhama2	Não	Padrão: ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `lmi`(Contêiner de inferência de modelo grande), `lmi-optimized` (recipiente de inferência de modelo grande usando decodificação especulativa): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Code Llama 34B Python da Meta	`meta-textgeneration-llama-codellama-34b-python`	Geração de texto	lhama2	Sim	Padrão: ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `lmi`(Contêiner de inferência de modelo grande), `lmi-optimized` (recipiente de inferência de modelo grande usando decodificação especulativa): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Code Llama 70B da Meta	`meta-textgeneration-llama-codellama-70b`	Geração de texto	lhama2	Sim	Padrão: ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `lmi`(Contêiner de inferência de modelo grande), `lmi-optimized` (recipiente de inferência de modelo grande usando decodificação especulativa): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Code Llama 70B Instruct da Meta	`meta-textgeneration-llama-codellama-70b-instruct`	Geração de texto	lhama2	Não	Padrão: ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `lmi`(Contêiner de inferência de modelo grande), `lmi-optimized` (recipiente de inferência de modelo grande usando decodificação especulativa): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Code Llama 70B Neuron da Meta	`meta-textgenerationneuron-llama-codellama-70b`	Geração de texto	lhama2	Não	ml.inf 2,48 x grande
Meta	Code Llama 70B Python da Meta	`meta-textgeneration-llama-codellama-70b-python`	Geração de texto	lhama2	Sim	Padrão: ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `lmi`(Contêiner de inferência de modelo grande), `lmi-optimized` (recipiente de inferência de modelo grande usando decodificação especulativa): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Code Llama 7B da Meta	`meta-textgeneration-llama-codellama-7b`	Geração de texto	lhama2	Sim	Padrão: ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.p4d.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `lmi-optimized`(Contêiner de inferência de modelo grande usando decodificação especulativa): ml.g5.12xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Code Llama 7B Instruct da Meta	`meta-textgeneration-llama-codellama-7b-instruct`	Geração de texto	lhama2	Não	Padrão: 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 Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `lmi-optimized`(Contêiner de inferência de modelo grande usando decodificação especulativa): ml.g5.12xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Code Llama 7B Neuron da Meta	`meta-textgenerationneuron-llama-codellama-7b`	Geração de texto	lhama2	Não	ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Meta	Code Llama 7B Python da Meta	`meta-textgeneration-llama-codellama-7b-python`	Geração de texto	lhama2	Sim	Padrão: ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `lmi-optimized`(Contêiner de inferência de modelo grande usando decodificação especulativa): ml.g5.12xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Meta	Code Llama 7B Python Neuron da Meta	`meta-textgenerationneuron-llama-codellama-7b-python`	Geração de texto	lhama2	Não	ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Meta	Meta Llama 2 13B	`meta-textgeneration-llama-2-13b`	Geração de texto	lhama2	Sim	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.g6,12x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p5,48x grande
Meta	Llama 2 13B Chat da Meta	`meta-textgeneration-llama-2-13b-f`	Geração de texto	lhama2	Sim	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.g6,12x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p5,48x grande
Meta	Llama 2 13B Chat Neuron da Meta	`meta-textgenerationneuron-llama-2-13b-f`	Geração de texto	lhama2	Não	ml.inf2,24 x grande, ml.inf2,48 x grande, ml.inf2,8 x grande
Meta	Llama 2 13B Neuron da Meta	`meta-textgenerationneuron-llama-2-13b`	Geração de texto	lhama2	Sim	ml.inf2,24 x grande, ml.inf2,48 x grande, ml.inf2,8 x grande
Meta	Meta Llama 2 70B	`meta-textgeneration-llama-2-70b`	Geração de texto	lhama2	Sim	Padrão: ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `lmi`(Contêiner de inferência de modelo grande), `lmi-optimized` (recipiente de inferência de modelo grande usando decodificação especulativa): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Meta	Llama 2 70B Chat da Meta	`meta-textgeneration-llama-2-70b-f`	Geração de texto	lhama2	Sim	Padrão: ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `lmi`(Contêiner de inferência de modelo grande), `lmi-optimized` (recipiente de inferência de modelo grande usando decodificação especulativa): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Meta	Llama 2 70B Chat Neuron da Meta	`meta-textgenerationneuron-llama-2-70b-f`	Geração de texto	lhama2	Não	ml.inf 2,48 x grande
Meta	Llama 2 70B Neuron da Meta	`meta-textgenerationneuron-llama-2-70b`	Geração de texto	lhama2	Não	ml.inf 2,48 x grande
Meta	Llama 2 7B Chat da Meta	`meta-textgeneration-llama-2-7b-f`	Geração de texto	lhama2	Sim	Padrão: ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `lmi-optimized`(Contêiner de inferência de modelo grande usando decodificação especulativa): ml.g5.12xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge `neuron`(Aceleradores AWS Inferentia e Trainium): ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Meta	Llama 2 7B Chat Neuron da Meta	`meta-textgenerationneuron-llama-2-7b-f`	Geração de texto	lhama2	Não	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Meta	Llama 2 7B Neuron da Meta	`meta-textgenerationneuron-llama-2-7b`	Geração de texto	lhama2	Sim	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Meta	Llama 3 1 8B Neuron da Meta	`meta-textgenerationneuron-llama-3-1-8b`	Geração de texto	Chamada 3.1	Não	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.trn1.2xlarge, ml.trn1.32xlarge, ml.trn1n.32xlarge
Meta	Llama 3 70B da Meta	`meta-textgeneration-llama-3-70b`	Geração de texto	Chamada 3	Sim	ml.g5,48x grande, ml.g6,48x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p5,48x grande
Meta	Llama 3 70B Instruct da Meta	`meta-textgeneration-llama-3-70b-instruct`	Geração de texto	Chamada 3	Sim	ml.g5,48x grande, ml.g6,48x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p5,48x grande
Meta	Llama 3 70B Instruct Neuron da Meta	`meta-textgenerationneuron-llama-3-70b-instruct`	Geração de texto	Chamada 3	Não	ml.trn1.32xlarge
Meta	Llama 3 70B Neuron da Meta	`meta-textgenerationneuron-llama-3-70b`	Geração de texto	Lhama3	Não	ml.trn1.32xlarge
Meta	Llama 3 8B Instruct da Meta	`meta-textgeneration-llama-3-8b-instruct`	Geração de texto	Lhama3	Sim	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	Llama 3 8B Instruct Neuron da Meta	`meta-textgenerationneuron-llama-3-8b-instruct`	Geração de texto	Lhama3	Não	ml.inf2,24 x grande, ml.inf2,48 x grande, ml.inf2,8 x grande
Meta	Llama 3 8B Neuron da Meta	`meta-textgenerationneuron-llama-3-8b`	Geração de texto	Lhama3	Não	ml.inf2,24 x grande, ml.inf2,48 x grande, ml.inf2,8 x grande
Meta	Llama 3.1 405B FP8 da Meta	`meta-textgeneration-llama-3-1-405b-fp8`	Geração de texto	Chamada 3.1	Sim	ml.p4de.24x grande, ml.p5.48x grande
Meta	Llama 3.1 405B Instruct FP8 da Meta	`meta-textgeneration-llama-3-1-405b-instruct-fp8`	Geração de texto	Chamada 3.1	Sim	ml.p4de.24x grande, ml.p5.48x grande
Meta	Llama 3.1 70B da Meta	`meta-textgeneration-llama-3-1-70b`	Geração de texto	Chamada 3.1	Sim	ml.g5,48x grande, ml.g6,48x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p5,48x grande
Meta	Llama 3.1 70B Instruct Neuron da Meta	`meta-textgenerationneuron-llama-3-1-70b-instruct`	Geração de texto	Chamada 3.1	Não	ml.inf2,48xlarge, ml.trn1,32xlarge, ml.trn1n.32xlarge
Meta	Llama 3.1 70B Neuron da Meta	`meta-textgenerationneuron-llama-3-1-70b`	Geração de texto	Chamada 3.1	Não	ml.inf2,48xlarge, ml.trn1,32xlarge, ml.trn1n.32xlarge
Meta	Llama 3.1 8B da Meta	`meta-textgeneration-llama-3-1-8b`	Geração de texto	Chamada 3.1	Sim	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. 24x grande, ml.p5,48 x grande
Meta	Llama 3.1 8B Instruct Neuron da Meta	`meta-textgenerationneuron-llama-3-1-8b-instruct`	Geração de texto	Chamada 3.1	Não	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.trn1.2xlarge, ml.trn1.32xlarge, ml.trn1n.32xlarge
Meta	Visão Meta Llama 3.2 11B	`meta-vlm-llama-3-2-11b-vision`	Image-Text-to-Text	Chamada 3.2	Sim	ml.g6,12 x grande, ml.g6,24 x grande, ml.g6,48 x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p4de.24x grande, ml.p5,48 x grande
Meta	Meta Llama 3.2 11B Vision Instruct	`meta-vlm-llama-3-2-11b-vision-instruct`	Image-Text-to-Text	Chamada 3.2	Sim	ml.g6,12 x grande, ml.g6,24 x grande, ml.g6,48 x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p4de.24x grande, ml.p5,48 x grande
Meta	Meta Llama 3.2 1B Instruct Neurônio	`meta-textgenerationneuron-llama-3-2-1b-instruct`	Geração de texto	Chamada 3.2	Não	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge, ml.trn1.2xlarge, ml.trn1.32xlarge, ml.trn1n.32xlarge
Meta	Neurônio Meta Llama 3.2 1B	`meta-textgenerationneuron-llama-3-2-1b`	Geração de texto	Chamada 3.2	Não	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge, ml.trn1.2xlarge, ml.trn1.32xlarge, ml.trn1n.32xlarge
Meta	Meta Llama 3.2 3B Instruct Neurônio	`meta-textgenerationneuron-llama-3-2-3b-instruct`	Geração de texto	Chamada 3.2	Não	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge, ml.trn1.2xlarge, ml.trn1.32xlarge, ml.trn1n.32xlarge
Meta	Neurônio Meta Llama 3.2 3B	`meta-textgenerationneuron-llama-3-2-3b`	Geração de texto	Chamada 3.2	Não	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge, ml.trn1.2xlarge, ml.trn1.32xlarge, ml.trn1n.32xlarge
Meta	Visão Meta Llama 3.2 90B	`meta-vlm-llama-3-2-90b-vision`	Image-Text-to-Text	Chamada 3.2	Sim	ml.p4d.24x grande, ml.p4de.24x grande, ml.p5,48x grande
Meta	Meta Llama 3.2 90B Vision Instruct	`meta-vlm-llama-3-2-90b-vision-instruct`	Image-Text-to-Text	Chamada 3.2	Sim	ml.p4d.24x grande, ml.p4de.24x grande, ml.p5,48x grande
Meta	Instrução do Meta Llama 3.3 70B	`meta-textgeneration-llama-3-3-70b-instruct`	Geração de texto	Chama3.3	Sim	Padrão: ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `lmi-optimized`(Recipiente de inferência de modelo grande usando decodificação especulativa): 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	Chamada 4	Não	ml.p5e.48x grande, ml.p5en.48x grande
Meta	Instrução de Meta Llama 4 Maverick 17B 128E	`meta-vlm-llama-4-maverick-17b-128e-instruct`	Image-Text-to-Text	Chamada 4	Não	ml.p5e.48x grande, ml.p5en.48x grande
Meta	Instrução do Meta Llama 4 Scout 17B 16E	`meta-vlm-llama-4-scout-17b-16e-instruct`	Image-Text-to-Text	Chamada 4	Sim	ml.g6e.48x grande, ml.p5,48x grande, ml.p5en.48x grande
Meta	Visão Meta Llama Guard 3 11B	`meta-vlm-llama-guard-3-11b-vision`	Image-Text-to-Text	Chamada 3.2	Não	ml.g6,12 x grande, ml.g6,24 x grande, ml.g6,48 x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p4de.24x grande, ml.p5,48 x grande
Meta	Neurônio Meta Llama Guard 3 1B	`meta-textgenerationneuron-llama-guard-3-1b`	Geração de texto	Chamada 3.2	Não	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge, ml.trn1.2xlarge, ml.trn1.32xlarge, ml.trn1n.32xlarge
Meta	Neurônio Meta Llama Guard 3 8B	`meta-textgenerationneuron-llama-guard-3-8b`	Geração de texto	Chamada 3.1	Não	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`	Geração de texto	lhama2	Não	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`	Classificação de texto	Chamada 3.1	Não	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, 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`	Segmentação de imagem	apache-2.0	Não	ml.g5,24 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.g6,24 x grande, ml.g6,48 x grande, ml.p4d.24 x grande, ml.p4de.24x grande
Meta	Meta SAM 2.1 Hiera Large	`meta-vs-sam-2-1-hiera-large`	Segmentação de imagem	apache-2.0	Não	ml.g5,24 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.g6,24 x grande, ml.g6,48 x grande, ml.p4d.24 x grande, ml.p4de.24x grande
Meta	Meta SAM 2.1 Hiera Small	`meta-vs-sam-2-1-hiera-small`	Segmentação de imagem	apache-2.0	Não	ml.g5,24 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.g6,24 x grande, ml.g6,48 x grande, ml.p4d.24 x grande, ml.p4de.24x grande
Meta	Meta SAM 2.1 Hiera Tiny	`meta-vs-sam-2-1-hiera-tiny`	Segmentação de imagem	apache-2.0	Não	ml.g5,24 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.g6,24 x grande, ml.g6,48 x grande, ml.p4d.24 x grande, ml.p4de.24x grande
Meta	Meta-Llama-3-8B	`meta-textgeneration-llama-3-8b`	Geração de texto	Chamada 3	Sim	Padrão: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p3.8xlarge, ml.p4d.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `generate_lowest_cost` (Gerar, custo otimizado): ml.g5.2xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), `interact_highest_throughput` (Interação, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6e.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), `interact_lowest_cost` (Interact, Custo otimizado): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g4dn.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Microsoft	Phi-2	`huggingface-llm-phi-2`	Geração de texto	mit	Não	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.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Microsoft	Phi-3-Mini-128K-Instruct	`huggingface-llm-phi-3-mini-128k-instruct`	Geração de texto	mit	Não	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`	Geração de texto	mit	Não	Padrão: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `interact_best_price_performance` (interagir, balancear): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Gerado, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Geração, custo otimizado), `interact_lowest_cost` (Interação, custo otimizado), (contexto máximo, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `max_context_lowest_cost` `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6e.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g6e.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Microsoft	Phi-3.5-mini-instruct	`huggingface-llm-phi-3-5-mini-instruct`	Geração de texto	mit	Não	ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
Microsoft	Phi-4-mini-instruct	`huggingface-llm-phi-4-mini-instruct`	Geração de texto	Apache-2.0	Não	Padrão: ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `generate_lowest_cost` (gerar, otimizar o custo), (interagir, balancear), `interact_best_price_performance` (interagir, otimizar o custo), `interact_lowest_cost` `modify_lowest_cost` (modificar, otimizar o custo): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), `interact_highest_throughput` (interação, taxa de transferência otimizada), (modificação, taxa de transferência otimizada), `modify_highest_throughput` (modificação, latência otimizada), `modify_lowest_latency` (resumo, taxa de transferência otimizada), `summarize_highest_throughput` (resumo, latência otimizada): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, `summarize_lowest_latency` ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6e.8xlarge, ml.g7e.8xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado), `summarize_lowest_cost` (Resumir, custo otimizado): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balanceado): ml.g5.2xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumindo, balanceado): ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Microsoft	Detecção de transformadores de mesa	`huggingface-od-microsoft-table-transformer-detection`	Detecção de objetos	mit	Não	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
Minimaxai	MiniMax-M2	`huggingface-llm-minimax-m2`	Geração de texto	outro	Não	ml.p4de.24xlarge
Minimaxai	MiniMax-M2.1	`huggingface-llm-minimax-m2-1`	Geração de texto	outro	Não	ml.p4de.24x grande, ml.p5.48x grande
Minimaxai	MiniMax-M2.5	`huggingface-llm-minimax-m2-5`	Geração de texto	outro	Não	ml.p5.48xlarge
Minimaxai	MiniMax-M2.7	`huggingface-llm-minimax-m2-7`	Geração de texto	outro	Não	Padrão: ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `generate_highest_throughput` (gerar, otimizar a produtividade), `generate_lowest_cost` (gerar, otimizar o custo), `generate_lowest_latency` (gerar, otimizar a latência), (interagir, balancear), `interact_best_price_performance` (interagir, otimizar a produtividade), `interact_highest_throughput` (interagir, otimizar o custo), `interact_lowest_cost` (interagir, otimizar a latência), `interact_lowest_latency` (resumir, balancear), `summarize_best_price_performance` (resumir, otimizar a taxa de transferência), `summarize_highest_throughput` (resumir, otimizar a latência): ml.g7e. 48x grande, ml.p5 `summarize_lowest_latency` en.48x grande `summarize_lowest_cost` `modify_best_price_performance`(Modificar, balancear), `modify_highest_throughput` (Modificar, produtividade otimizada), (Modificar, custo otimizado), `modify_lowest_cost` (Modificar, latência otimizada): `modify_lowest_latency` ml.g7e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Mistralai	Ministral-3-14B-Instruct-2512	`huggingface-llm-ministral-3-14b-instruct-2512`	Geração de texto	Apache-2.0	Não	Padrão: ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, Balancear), `generate_lowest_cost` (Gerar, Custo otimizado), (Interagir, Balancear), `interact_best_price_performance` (Interagir, Custo otimizado): ml.g5.12xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5.4xlarge `interact_lowest_cost` `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), (Geração, latência otimizada), `generate_lowest_latency` `interact_highest_throughput` (interação, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g5.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balancear), `modify_highest_throughput` (Modificar, produtividade otimizada), (Modificar, custo otimizado), `modify_lowest_cost` (Modificar, latência otimizada): `modify_lowest_latency` ml.p5.48xlarge, ml.p5.4xlarge, ml.p5en.48xlarge
Mistralai	Mistral 7B Instruct Neuron	`huggingface-llmneuron-mistral-7b-instruct`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Mistralai	Mistral 7B Neuron	`huggingface-llmneuron-mistral-7b`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Mistralai	Mistral Nemo Base 2407	`huggingface-llm-mistral-nemo-base-2407`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.g6,12x grande, ml.g6,24x grande, ml.g6,48x grande, ml.p4d.24x grande
Mistralai	Mistral Nemo Instruct 2407	`huggingface-llm-mistral-nemo-instruct-2407`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.g6,12x grande, ml.g6,24x grande, ml.g6,48x grande, ml.p4d.24x grande
Mistralai	Mistral Pixtral-12B-2409	`huggingface-vlm-mistral-pixtral-12b-2409`	Image-Text-to-Text	apache-2.0	Não	ml.g6,12 x grande, ml.g6,24 x grande, ml.g6,48 x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p4de.24x grande, ml.p5,48 x grande
Mistralai	Mistral-7B-Instruct-v0.2	`huggingface-llm-mistral-7b-instruct`	Geração de texto	apache-2.0	Não	Padrão: ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, Balancear), `generate_lowest_cost` (Gerar, Custo otimizado), (Interagir, Balancear), `interact_best_price_performance` (Interagir, Custo otimizado): ml.g5.4xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_lowest_cost` `generate_highest_throughput`(Gerado, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada), (contexto máximo, latência otimizada), `max_context_lowest_latency` (resumo, taxa de transferência otimizada), `summarize_highest_throughput` (resumo, latência otimizada): ml.p4d.24xlarge, `summarize_lowest_latency` ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado), (Modificar, balancear), `modify_best_price_performance` (Modificar, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_lowest_cost` `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g6e.8xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumindo, balanceado): ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_lowest_cost`(Resumindo, custo otimizado): ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge
Mistralai	Mistral-7B-Instruct-v0.3	`huggingface-llm-mistral-7b-instruct-v3`	Geração de texto	apache-2.0	Não	Padrão: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerado, balanceado): ml.g5.4xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Gerado, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p5.48xlarge `generate_lowest_cost`(Gerar, custo otimizado), (Interagir, balancear), `interact_best_price_performance` (Interagir, custo otimizado): ml.g5.4xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_lowest_cost` `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6e.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada), `max_context_lowest_latency` (contexto máximo, latência otimizada), (modificação, taxa de transferência otimizada), `modify_highest_throughput` (modificação, latência otimizada), (resumo, taxa de transferência otimizada), `modify_lowest_latency` `summarize_highest_throughput` (resumo, latência otimizada): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, `summarize_lowest_latency` ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado), `modify_lowest_cost` (Modificar, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balanceado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumindo, balanceado): ml.g6.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_lowest_cost`(Resumindo, custo otimizado): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge
Mistralai	Mistral-7B-Instruct-v0.3	`huggingface-llm-mistral-7b-v3`	Geração de texto	apache-2.0	Não	Padrão: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerado, balanceado): ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Gerado, taxa de transferência otimizada): ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Gerar, custo otimizado), (Interagir, balancear), `interact_best_price_performance` (Interagir, custo otimizado): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_lowest_cost` `generate_lowest_latency`(Geração, latência otimizada), (Resumir, produtividade otimizada), `summarize_highest_throughput` (Resumir, latência otimizada): ml.g6e.24xlarge, `summarize_lowest_latency` ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada), `max_context_highest_throughput` (contexto máximo, taxa de transferência otimizada), (contexto máximo, latência otimizada), `max_context_lowest_latency` (modificação, taxa de transferência otimizada), `modify_highest_throughput` (modificação, latência otimizada): ml.p4d.24xlarge, `modify_lowest_latency` ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6e.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado), `modify_lowest_cost` (Modificar, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balanceado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumindo, balanceado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_lowest_cost`(Resumindo, custo otimizado): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge
Mistralai	Mistral-7B-v0.1	`huggingface-llm-mistral-7b`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	Padrão: ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `generate_lowest_cost` (Gerar, custo otimizado), (Interação, custo otimizado), `interact_lowest_cost` (contexto máximo, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge `max_context_lowest_cost` `generate_highest_throughput`(Gerado, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanceado), `modify_lowest_cost` (Modificar, Custo otimizado): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada): ml.g5.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p3.16xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada), (contexto máximo, latência otimizada), `max_context_lowest_latency` (Modificar, taxa de transferência otimizada), `modify_highest_throughput` (Modificar, latência otimizada): ml.p4d.24xlarge, `modify_lowest_latency` ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balanceado): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumir, balanceado), (Resumir, produtividade otimizada), `summarize_highest_throughput` (Resumir, otimizar custos), `summarize_lowest_cost` (Resumir, otimizar latência): ml.g6e.24xlarge, `summarize_lowest_latency` ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Mistralai	Mistral-Small-24B-Instruct-2501	`huggingface-llm-mistral-small-24B-Instruct-2501`	Geração de texto	apache-2.0	Não	Padrão: ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, Balancear), `interact_best_price_performance` (Interagir, Balancear): ml.g5.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), (interação, taxa de transferência otimizada), `interact_highest_throughput` (interação, latência otimizada), `interact_lowest_latency` (contexto máximo, taxa de transferência otimizada), `max_context_highest_throughput` `modify_highest_throughput` (modificação, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Geração, custo otimizado), `interact_lowest_cost` (interação, custo otimizado), (contexto máximo, custo otimizado), `max_context_lowest_cost` `modify_lowest_cost` (modificação, custo otimizado): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge `generate_lowest_latency`(Gerar, latência otimizada), `modify_lowest_latency` (Modificar, latência otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balanceado): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumir, balanceado), (Resumir, produtividade otimizada), `summarize_highest_throughput` (Resumir, otimizar custos), `summarize_lowest_cost` (Resumir, otimizar latência): ml.g6e.12xlarge, `summarize_lowest_latency` ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Mistralai	Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503	`huggingface-vlm-mistral-small-3-1-24b-base-2503`	Image-Text-to-Text	apache-2.0	Não	ml.g6,12x grande, ml.g6,16x grande, ml.g6,24x grande, ml.g6,48x grande, ml.g6e.12x grande
Mistralai	Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506	`huggingface-vlm-mistral-small-3-2-24b-instruct-2506`	Image-Text-to-Text	apache-2.0	Não	ml.g6,12x grande, ml.g6,16x grande, ml.g6,24x grande, ml.g6,48x grande, ml.g6e.12x grande
Mistralai	Mixtral 8x7B	`huggingface-llm-mixtral-8x7b`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	ml.g5,48x grande, ml.g6,48x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p5,48x grande
Mistralai	Mixtral-8x22B V1	`huggingface-llm-mixtral-8x22B`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.p4d.24x grande, ml.p4de.24x grande
Mistralai	Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1	`huggingface-llm-mistralai-mixtral-8x22B-instruct-v0-1`	Geração de texto	apache-2.0	Não	Padrão: ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `tgi`(Contêiner de inferência de geração de texto): ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Mistralai	Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1	`huggingface-llm-mixtral-8x7b-instruct`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	Padrão: ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, Balancear), `interact_best_price_performance` (Interagir, Balancear): ml.g5.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), (Interação, taxa de transferência otimizada), `interact_highest_throughput` `modify_highest_throughput` (Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Geração, custo otimizado), `interact_lowest_cost` (interação, custo otimizado), (contexto máximo, custo otimizado), `max_context_lowest_cost` `modify_lowest_cost` (modificação, custo otimizado): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada), `modify_lowest_latency` (Modificar, latência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada), (contexto máximo, latência otimizada), `max_context_lowest_latency` (resumo, taxa de transferência otimizada), `summarize_highest_throughput` (resumo, latência otimizada): ml.p4d.24xlarge, `summarize_lowest_latency` ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balanceado): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumir, balanceado), `summarize_lowest_cost` (Resumir, custo otimizado): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Mistralai	Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602	`huggingface-asr-voxtral-mini-4b-realtime-2602`	Geração de texto	Apache-2.0	Não	ml.g6.12xlarge, 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.ge.24xlarge, ml.g6.6xlarge 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`	Geração de texto	outro	Não	ml.p5en.48xlarge
Moritzlaurer	MoritzLaurer MDeBERTa V3 Base Xnli Multilíngue Nli 2mil7	`huggingface-zstc-moritzlaurer-mdeberta3base-xnli-mling-nli-2m7`	Zero-Shot Classificação	mit	Não	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`	Geração de texto	Apache-2.0	Não	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Mosaico ml	MPT 7B Instruct BF16	`huggingface-textgeneration1-mpt-7b-instruct-bf16`	Geração de texto	CC-BY-SA-3.0	Não	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Mrm8488	Bert Small2bert	`huggingface-summarization-bert-small2bert-cnn-dailymail-summ`	Resumo de texto	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	Incorporação de texto financeiro	`mxnet-tcembedding-robertafin-base-uncased`	Incorporação de texto	apache-2.0	Não	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`	Incorporação de texto	apache-2.0	Não	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`	Incorporação de texto	apache-2.0	Não	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`	Incorporação de texto	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Naclbit	Difusão estável Naclbit Trinart V2	`huggingface-txt2img-naclbit-trinart-stable-diffusion-v2`	Text-to-Image	creativml-openrail-m	Não	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Narsil	Narsil Deberta Large Manli Zero Cls	`huggingface-zstc-narsil-deberta-large-mnli-zero-cls`	Zero-Shot Classificação	mit	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Nexaia	Nexa AI Octopus-v2	`huggingface-llm-nexaaidev-octopus-v2`	Geração de texto	cc-by-nc-4.0	Não	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Fluxo do nexo	Fluxo do nexo Starling-LM-7B-beta	`huggingface-llm-nexusflow-starling-lm-7b-beta`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Nossa pesquisa	Hermes 2 8B Pro-Llama-3	`huggingface-llm-nousresearch-hermes-2-pro-llama-3-8B`	Geração de texto	Lhama3	Não	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
Nossa pesquisa	Nous Hermes 2 SOLAR 10.7B	`huggingface-llm-nousresearch-nous-hermes-2-solar-10-7b`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g 5,12 x grande, ml.g 5,24 x grande, ml.g 5,48 x grande
Nova	Nova 2.0 Lite	`nova-textgeneration-lite-v2`	Geração de texto	AWS Termos de serviço	Sim	Não aplicável
Nova	Nova 2.0 Micro	`nova-textgeneration-micro-v2`	Geração de texto	Não aplicável	Sim	Não aplicável
Nova	Nova Lite	`nova-textgeneration-lite`	Geração de texto	AWS Termos de serviço	Sim	Não aplicável
Nova	Nova Micro	`nova-textgeneration-micro`	Geração de texto	AWS Termos de serviço	Sim	Não aplicável
Nova	Nova Pro	`nova-textgeneration-pro`	Geração de texto	AWS Termos de serviço	Sim	Não aplicável
Nvidia	Nvidia 8B Llama3-ChatQA-1.5	`huggingface-llm-nvidia-llama3-chatqa-1-5-8B`	Geração de texto	Lhama3	Não	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`	Reasoning	Apache-2.0	Não	Padrão: ml.g7e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `modify_best_price_performance`(Modificar, balancear), `modify_highest_throughput` (Modificar, produtividade otimizada), (Modificar, custo otimizado), `modify_lowest_cost` (Modificar, latência otimizada): ml.g7e.48xlarge, ml.p5.48xlarge `modify_lowest_latency` `summarize_best_price_performance`(Resumir, balanceado), `summarize_highest_throughput` (Resumir, produtividade otimizada), (Resumir, otimizar custos), `summarize_lowest_cost` (Resumir, latência otimizada): ml.g7e.48xlarge, `summarize_lowest_latency` ml.p5en.48xlarge
Nvidia	Nvidia Nemotron 3 Nano Omni	`huggingface-vlm-nvidia-nemotron3-nano-omni-30ba3b-reasoning-fp8`	Image-Text-to-Text	outro	Não	Padrão: ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, Balancear), `generate_lowest_cost` (Gerar, Custo otimizado), `interact_lowest_cost` (Interagir, Custo otimizado), (Modificar, Balancear), `modify_best_price_performance` (Modificar, `modify_lowest_cost` Custo otimizado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Gerado, taxa de transferência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada), `interact_lowest_latency` (Interação, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.8xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanceado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada), `modify_highest_throughput` (Modificar, taxa de transferência otimizada), `summarize_highest_throughput` (resumo, taxa de transferência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado), (Resumir, balancear), `summarize_best_price_performance` (Resumir, custo otimizado): `summarize_lowest_cost` ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.4xlarge `summarize_lowest_latency`(Resumindo, latência otimizada): 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`	Reasoning	outro	Sim	Padrão: ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.12xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerado, balanceado), `generate_highest_throughput` (Geração, produtividade otimizada), (Geração, custo otimizado), `generate_lowest_cost` (Geração, latência otimizada): `generate_lowest_latency` ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.12xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), `interact_highest_throughput` (Interact, Throughput otimizado), (Interact, Custo otimizado), `interact_lowest_cost` (Interact, latência otimizada): `interact_lowest_latency` ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.4xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balancear), `modify_lowest_cost` (Modificar, custo otimizado): ml.g6.24xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g7e.24xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g7e.12xlarge, ml.g7e.24xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g7e.4xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumir, balanceado), (Resumir, produtividade otimizada), `summarize_highest_throughput` (Resumir, custo otimizado): `summarize_lowest_cost` ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.24xlarge, ml.g7e.48xlarge `summarize_lowest_latency`(Resumindo, latência otimizada): 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`	Geração de texto	Apache-2.0	Sim	Padrão: ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `generate_lowest_cost` (Gerar, custo otimizado): ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.48xlarge, ml.p5.48xlarge `generate_highest_throughput`(Gerar, Rendimento otimizado), `modify_highest_throughput` (Modificar, Rendimento otimizado): ml.g7e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), `interact_highest_throughput` (Interact, Throughput otimizado), (Interact, Custo otimizado), `interact_lowest_cost` (Interact, latência otimizada): `interact_lowest_latency` ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balancear), `modify_lowest_cost` (Modificar, custo otimizado): ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.24xlarge, ml.p5.48xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g7e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumir, balanceado), (Resumir, produtividade otimizada), `summarize_highest_throughput` (Resumir, otimizar custos), `summarize_lowest_cost` (Resumir, otimizar latência): ml.g7e.24xlarge, `summarize_lowest_latency` ml.g7e.48xlarge, ml.p5.48xlarge
Nvidia	NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-FP8	`huggingface-reasoning-nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b-fp8`	Reasoning	outro	Não	Padrão: ml.g7e.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `generate_highest_throughput` (Gerar, otimizar a produtividade), (Gerar, otimizar o custo), `generate_lowest_cost` (Gerar, otimizar a latência): `generate_lowest_latency` ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.24xlarge, ml.g7e.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interação, balanceado), `interact_highest_throughput` (Interação, produtividade otimizada), `interact_lowest_cost` (interação, custo otimizado), (interação, latência otimizada), `interact_lowest_latency` (resumo, balanceado), `summarize_best_price_performance` (resumo, produtividade otimizada), `summarize_highest_throughput` (resumo, custo otimizado), `summarize_lowest_cost` (resumo, latência otimizada): ml.g7e.24xlarge, `summarize_lowest_latency` ml.g7e.48xlarge
Nvidia	NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2	`huggingface-reasoning-nvidia-nemotron-nano-12b-v2`	Reasoning	Apache-2.0	Não	Padrão: ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.12xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `generate_lowest_cost` (Gerar, custo otimizado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Gerado, taxa de transferência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.12xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balancear), `modify_lowest_cost` (Modificar, custo otimizado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada), `summarize_best_price_performance` (Resumir, balancear), (Resumir, taxa de transferência otimizada), `summarize_highest_throughput` (Resumir, otimizar custo), `summarize_lowest_cost` (Resumir, latência otimizada): ml.g6.48xlarge, `summarize_lowest_latency` ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.12xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.12xlarge
Openai	gpt-oss-120b	`openai-reasoning-gpt-oss-120b`	Reasoning	apache-2.0	Sim	Padrão: ml.g6e.48xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `lmi`(Contêiner de inferência de modelo grande): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Openai	gpt-oss-20b	`openai-reasoning-gpt-oss-20b`	Reasoning	apache-2.0	Sim	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Openai	filtro de privacidade	`openai-tokenclassification-privacy-filter`	Classificação de tokens	Apache-2.0	Não	ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.xlarge
Openai	Base do Whisper	`huggingface-asr-whisper-base`	Reconhecimento automático de fala	apache-2.0	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai	Whisper Large	`huggingface-asr-whisper-large`	Reconhecimento automático de fala	apache-2.0	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai	Whisper Large Versão 2	`huggingface-asr-whisper-large-v2`	Reconhecimento automático de fala	apache-2.0	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai	Whisper Large V3	`huggingface-asr-whisper-large-v3`	Reconhecimento automático de fala	apache-2.0	Não	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`	Reconhecimento automático de fala	mit	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai	Whisper Medium	`huggingface-asr-whisper-medium`	Reconhecimento automático de fala	apache-2.0	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai	Whisper Small	`huggingface-asr-whisper-small`	Reconhecimento automático de fala	apache-2.0	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai	Whisper Tiny	`huggingface-asr-whisper-tiny`	Reconhecimento automático de fala	apache-2.0	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai-Community	GPT 2	`huggingface-textgeneration-gpt2`	Geração de texto	mit	Não	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Openai-Community	GPT-2 XL	`huggingface-textgeneration1-gpt-2-xl`	Geração de texto	mit	Sim	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Openai-Community	Detector OpenAI RobertA Base	`huggingface-eqa-roberta-base-openai-detector`	Perguntas e respostas	mit	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai-Community	Detector OpenAI RobertA Base	`huggingface-spc-roberta-base-openai-detector`	Fill-Mask	mit	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai-Community	Detector OpenAI RobertA Base	`huggingface-tc-roberta-base-openai-detector`	Classificação de texto	mit	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai-Community	Detector grande de OpenAI RobertA	`huggingface-spc-roberta-large-openai-detector`	Fill-Mask	mit	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Openai-Community	Detector grande de OpenAI RobertA	`huggingface-tc-roberta-large-openai-detector`	Classificação de texto	mit	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Openlm-Research	Open Llama 7B V2	`huggingface-llm-openlm-research-open-llama-7b-v2`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g 5,12 x grande, ml.g 5,24 x grande, ml.g 5,2 x grande, ml.g 5,48 x grande
Philschmid	Bart Large CNN samsum	`huggingface-summarization-bart-large-cnn-samsum`	Resumo de texto	mit	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Philschmid	Flan-T5 Modelo básico Fine-tuned no conjunto de dados Samsum	`huggingface-text2text-flan-t5-base-samsum`	Geração de texto Text2Text	apache-2.0	Não	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Pytorch	Alexa TM 20B	`pytorch-textgeneration1-alexa20b`	Geração de texto	licença de software da amazon	Não	ml.g4dn.12xlarge, ml.g5,16xlarge, ml.p3,16xlarge, ml.p3.8xlarge
Qwen	Pré-visualização do QVQ 72B	`huggingface-vlm-qvq-72b-preview`	Image-Text-to-Text	outro	Não	ml.g5,48x grande, ml.g6,48x grande, ml.p4d.24x grande
Qwen	Qwen2 0,5B	`huggingface-llm-qwen2-0-5b`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,12 x grande, ml.g5,16 x grande, ml.g5,24 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande, ml.p4d.24x grande
Qwen	Instrução Qwen2 0.5B	`huggingface-llm-qwen2-0-5b-instruct`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,12 x grande, ml.g5,16 x grande, ml.g5,24 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande, ml.p4d.24x grande
Qwen	Qwen2-1.5B	`huggingface-llm-qwen2-1-5b`	Geração de texto	apache-2.0	Não	Padrão: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerado, balanceado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Gerado, taxa de transferência otimizada): ml.g5.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge `generate_lowest_cost`(Gerar, otimizar o custo), `interact_best_price_performance` (interagir, balancear), (interagir, otimizar o custo), `interact_lowest_cost` `modify_lowest_cost` (modificar, otimizar o custo): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g5.4xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6e.2xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada): ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g5.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.2xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balanceado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g5.4xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.4xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumindo, balanceado): ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.2xlarge `summarize_highest_throughput`(Resumindo, produtividade otimizada): ml.g5.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.2xlarge `summarize_lowest_cost`(Resumindo, custo otimizado): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `summarize_lowest_latency`(Resumindo, latência otimizada): ml.g5.4xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.8xlarge
Qwen	Qwen2-1.5B-Instruct	`huggingface-llm-qwen2-1-5b-instruct`	Geração de texto	apache-2.0	Não	Padrão: ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p3.2xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, Balancear), `interact_best_price_performance` (Interagir, Balancear), `modify_best_price_performance` (Modificar, Balancear): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Gerado, taxa de transferência otimizada): ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge `generate_lowest_cost`(Geração, custo otimizado), `interact_lowest_cost` (interação, custo otimizado), (contexto máximo, custo otimizado), `max_context_lowest_cost` `modify_lowest_cost` (modificação, custo otimizado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g5.8xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada): ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g4dn.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.4xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g5.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.4xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g5.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g5.2xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumir, balanceado), `summarize_lowest_cost` (Resumir, custo otimizado): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `summarize_highest_throughput`(Resumindo, produtividade otimizada): ml.g5.4xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `summarize_lowest_latency`(Resumindo, latência otimizada): ml.g5.8xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6e.16xlarge
Qwen	Qwen2-7B	`huggingface-llm-qwen2-7b`	Geração de texto	apache-2.0	Não	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`	Geração de texto	apache-2.0	Não	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`	Geração de texto	apache-2.0	Não	Padrão: ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerado, balanceado): ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Gerado, taxa de transferência otimizada): ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `generate_lowest_cost`(Gerado, custo otimizado), `interact_lowest_cost` (Interação, custo otimizado): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.8xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanceado): ml.g5.2xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, Rendimento otimizado), `modify_highest_throughput` (Modificar, Rendimento otimizado): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.4xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g5.24xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balancear), `modify_lowest_cost` (Modificar, custo otimizado): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.16xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumir, balanceado), `summarize_highest_throughput` (Resumir, produtividade otimizada), (Resumir, custo otimizado), `summarize_lowest_cost` (Resumir, latência otimizada): `summarize_lowest_latency` ml.g6e.12xlarge
Qwen	Qwen2.5 14B Instrução	`huggingface-llm-qwen2-5-14b-instruct`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.g6,24x grande, ml.g6,48x grande, ml.p4d.24x grande
Qwen	Qwen2.5 32B Instrut	`huggingface-llm-qwen2-5-32b-instruct`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	ml.g5,48x grande, ml.g6,48x grande, ml.p4d.24x grande
Qwen	Qwen2.5 Codificador 32B Instruct	`huggingface-llm-qwen2-5-coder-32b-instruct`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.g6,24x grande, ml.g6,48x grande, ml.p4d.24x grande
Qwen	Qwen2.5 Codificador 7B Instruct	`huggingface-llm-qwen2-5-coder-7b-instruct`	Geração de texto	apache-2.0	Não	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`	Geração de texto	outro	Sim	Padrão: ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerado, balanceado): ml.g5.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `generate_lowest_cost`(Gerado, custo otimizado), `interact_lowest_cost` (Interação, custo otimizado): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanceado): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumir, balanceado), `summarize_highest_throughput` (Resumir, produtividade otimizada), (Resumir, otimizar custos), `summarize_lowest_cost` (Resumir, otimizar latência): `summarize_lowest_latency` ml.p5en.48xlarge
Qwen	Qwen2.5-7B-Instruct	`huggingface-llm-qwen2-5-7b-instruct`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	Padrão: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerado, balanceado): ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), `interact_lowest_latency` (interação, latência otimizada), `summarize_lowest_latency` (resumo, latência otimizada): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `generate_lowest_cost`(Gerar, custo otimizado), (Interagir, balancear), `interact_best_price_performance` (Interagir, custo otimizado): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_lowest_cost` `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.16xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, Rendimento otimizado), `summarize_highest_throughput` (Resumir, Rendimento otimizado): ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado), (Modificar, balancear), `modify_best_price_performance` (Modificar, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_lowest_cost` `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g5.24xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.2xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumir, balanceado), `summarize_lowest_cost` (Resumir, custo otimizado): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge
Qwen	Qwen 3 14B	`huggingface-reasoning-qwen3-14b`	Reasoning	apache-2.0	Sim	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.g6,12x grande, ml.g6,24x grande, ml.g6,48x grande, ml.p4d.24x grande
Qwen	Qwen3-0.6B	`huggingface-reasoning-qwen3-06b`	Reasoning	apache-2.0	Sim	Padrão: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `generate_lowest_cost` (gerar, otimizar o custo), (interagir, balancear), `interact_best_price_performance` (interagir, otimizar o custo), `interact_lowest_cost` `modify_lowest_cost` (modificar, otimizar o custo): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), (Interação, taxa de transferência otimizada), `interact_highest_throughput` `modify_highest_throughput` (Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g5.8xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g4dn.16xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado), `summarize_lowest_cost` (Resumir, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g4dn.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balanceado): ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g6e.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumindo, balanceado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_highest_throughput`(Resumindo, produtividade otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_latency`(Resumindo, latência otimizada): ml.g6e.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Qwen	Qwen3-1.7B	`huggingface-reasoning-qwen3-1-7b`	Reasoning	apache-2.0	Sim	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`	Reasoning	apache-2.0	Não	ml.g5.24xlarge
Qwen	Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507	`huggingface-reasoning-qwen3-30b-a3b-instruct-2507`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,48x grande, ml.g6,48x grande, ml.g6e.12x grande, ml.p4de.24x grande
Qwen	Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507	`huggingface-reasoning-qwen3-30b-a3b-thinking-2507`	Reasoning	apache-2.0	Não	ml.g6e.12xlarge
Qwen	Qwen3-32B	`huggingface-reasoning-qwen3-32b`	Reasoning	apache-2.0	Sim	Padrão: ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `interact_best_price_performance` (interagir, balancear), (resumir, balancear), `summarize_best_price_performance` (resumir, otimizar o custo): `summarize_lowest_cost` ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), (geração, latência otimizada), `generate_lowest_latency` (interação, taxa de transferência otimizada), `interact_highest_throughput` (contexto máximo, taxa de transferência otimizada), `max_context_highest_throughput` (contexto máximo, latência otimizada), (resumo, taxa de transferência otimizada), `max_context_lowest_latency` `summarize_highest_throughput` (resumo, latência otimizada): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, `summarize_lowest_latency` ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Gerado, custo otimizado), `max_context_lowest_cost` (contexto máximo, custo otimizado): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge `interact_lowest_cost`(Interact, custo otimizado): ml.g5.48xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balancear), `modify_lowest_cost` (Modificar, custo otimizado): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Qwen	Qwen3-4B	`huggingface-reasoning-qwen3-4b`	Reasoning	apache-2.0	Sim	ml.g4dn.12xlarge, 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.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`	Reasoning	apache-2.0	Não	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
Qwen	Qwen3-8B	`huggingface-reasoning-qwen3-8b`	Reasoning	apache-2.0	Sim	Padrão: ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, Balancear), `generate_lowest_cost` (Gerar, Custo otimizado), (Interagir, Balancear), `interact_best_price_performance` (Interagir, Custo otimizado): ml.g5.2xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_lowest_cost` `generate_highest_throughput`(Gerado, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Gerar, latência otimizada), (Modificar, taxa de transferência otimizada), `modify_highest_throughput` (Modificar, latência otimizada), `modify_lowest_latency` (Resumir, taxa de transferência otimizada), `summarize_highest_throughput` (Resumir, latência otimizada): ml.g6e.24xlarge, `summarize_lowest_latency` ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada), (contexto máximo, taxa de transferência otimizada), `max_context_highest_throughput` (contexto máximo, latência otimizada): `max_context_lowest_latency` ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado): ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balanceado): ml.g5.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p5.48xlarge `modify_lowest_cost`(Modificar, custo otimizado): ml.g5.12xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumir, balanceado), `summarize_lowest_cost` (Resumir, custo otimizado): ml.g5.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge
Qwen	Qwen3-ASR-1.7B	`huggingface-asr-qwen3-asr-1-7b`	Reconhecimento automático de fala	Apache-2.0	Não	ml.g6.2xlarge, ml.g6.xlarge
Qwen	Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct	`huggingface-reasoning-qwen3-coder-30b-a3b-instruct`	Reasoning	apache-2.0	Não	ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge
Qwen	Qwen3-Coder-Next	`huggingface-reasoning-qwen3-coder-next`	Reasoning	apache-2.0	Não	ml.g7e.24xlarge, ml.g7e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Qwen	Qwen3-Embedding-0.6B	`huggingface-textembedding-qwen3-embedding-0-6b`	Incorporação de texto	Apache-2.0	Não	ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge 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`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g6e.48x grande, ml.p4de.24x grande
Qwen	Qwen3-Reranker-4B	`huggingface-textembedding-qwen3-reranker-4b`	Incorporação de texto	Apache-2.0	Não	ml.g6.12xlarge, 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.ge.24xlarge, ml.g6.6xlarge 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	Não	ml.g6.16xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, 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.g6e.xlarge 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	Não	ml.g6.16xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, 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.g6e.xlarge 7e.4x grande, ml.g7e.8x grande
Qwen	Qwen3-VL-8B-Instruct	`huggingface-vlm-qwen3-vl-8b-instruct`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge
Qwen	Qwen3-VL-Embedding-2B	`huggingface-textembedding-qwen3-vl-embedding-2b`	Incorporação de texto	Apache-2.0	Não	ml.g6.12xlarge, 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.ge.24xlarge, ml.g6.6xlarge 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`	Geração de texto	apache-2.0	Não	Padrão: ml.g6.4xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.4xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerado, balanceado): ml.g6.xlarge, ml.g6e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Gerado, taxa de transferência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge `generate_lowest_cost`(Gerado, custo otimizado): ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6.4xlarge, ml.g6e.4xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanceado), `interact_lowest_latency` (Interact, Latência otimizada): ml.g6.2xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.2xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.2xlarge `interact_lowest_cost`(Interact, custo otimizado), (Modificar, balancear), `modify_best_price_performance` (Modificar, `modify_lowest_cost` custo otimizado): ml.g6.2xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.4xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado): ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.4xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g6.16xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g7e.4xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g6.8xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumindo, balanceado): ml.g6.xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g7e.8xlarge `summarize_highest_throughput`(Resumindo, produtividade otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g7e.8xlarge `summarize_lowest_cost`(Resumindo, custo otimizado): ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.8xlarge `summarize_lowest_latency`(Resumindo, latência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g7e.8xlarge
Qwen	Qwen3.5-27b	`huggingface-vlm-qwen3-5-27b`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	ml.g6.48xlarge
Qwen	Qwen3.5-27B-FP8	`huggingface-vlm-qwen3-5-27b-fp8`	Image-Text-to-Text	apache-2.0	Não	ml.g6.24xlarge
Qwen	Qwen3.5-2B	`huggingface-vlm-qwen3-5-2b`	Geração de texto	apache-2.0	Não	Padrão: ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, Balanceado), `modify_best_price_performance` (Modificar, Balanceado): ml.g6.xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Gerado, taxa de transferência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `generate_lowest_cost`(Gerar, custo otimizado), `modify_lowest_cost` (Modificar, custo otimizado): ml.g6.2xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6.16xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.16xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanceado): ml.g6.xlarge, ml.g6e.2xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.48xlarge `interact_lowest_cost`(Interact, custo otimizado): ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g6.4xlarge, ml.g6e.4xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada), `modify_highest_throughput` (Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.48xlarge `modify_lowest_latency`(Modificar, latência otimizada): ml.g6.8xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.8xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumir, balanceado), `summarize_lowest_cost` (Resumir, custo otimizado): ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.4xlarge `summarize_highest_throughput`(Resumindo, produtividade otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g7e.4xlarge `summarize_lowest_latency`(Resumindo, latência otimizada): ml.g6.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g7e.4xlarge
Qwen	Qwen3.5-4B	`huggingface-vlm-qwen3-5-4b`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	Padrão: ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.g7e.4xlarge, ml.g7e.8xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `generate_highest_throughput` (Gerar, otimizar a produtividade), (Gerar, otimizar o custo), `generate_lowest_cost` (Gerar, otimizar a latência): `generate_lowest_latency` ml.g6.8xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g7e.4xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), `interact_highest_throughput` (Interact, Throughput otimizado), (Interact, Custo otimizado), `interact_lowest_cost` (Interact, latência otimizada): `interact_lowest_latency` ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g7e.2xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada), (contexto máximo, custo otimizado), `max_context_lowest_cost` (contexto máximo, latência otimizada): `max_context_lowest_latency` ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balancear), `modify_lowest_cost` (Modificar, custo otimizado), (Modificar, `modify_lowest_latency` latência otimizada): ml.g6.2xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g7e.2xlarge `modify_highest_throughput`(Modificar, taxa de transferência otimizada): ml.g6.2xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g7e.4xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumir, balanceado), `summarize_lowest_cost` (Resumir, custo otimizado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.12xlarge `summarize_highest_throughput`(Resumindo, produtividade otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.24xlarge `summarize_lowest_latency`(Resumindo, latência otimizada): ml.g6.24xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g7e.2xlarge
Qwen	Qwen3.5-9b	`huggingface-vlm-qwen3-5-9b`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	ml.g6,24x grande, ml.g6,48x grande
Qwen	Qwen3.6-27B	`huggingface-vlm-qwen3-6-27b`	Image-Text-to-Text	apache-2.0	Sim	Padrão: ml.g7e.12xlarge, ml.g7e.24xlarge, ml.g7e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `generate_lowest_cost` (gerar, otimizar o custo), (modificar, balancear), `modify_best_price_performance` (modificar, otimizar o custo), `modify_lowest_cost` (resumir, balancear), `summarize_best_price_performance` (resumir, otimizar o custo): ml.g6.12xlarge, `summarize_lowest_cost` ml.g6e.12xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_highest_throughput`(Gerar, taxa de transferência otimizada), (Modificar, taxa de transferência otimizada), `modify_highest_throughput` (Modificar, latência otimizada): `modify_lowest_latency` ml.g7e.48xlarge, ml.p5.4xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p5.4xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), `interact_lowest_cost` (Interact, Custo otimizado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada), `interact_lowest_latency` (Interact, latência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g7e.24xlarge, ml.g7e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado), `max_context_lowest_latency` (contexto máximo, latência otimizada): ml.g7e.12xlarge, ml.g7e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_highest_throughput`(Resumindo, produtividade otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.g7e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `summarize_lowest_latency`(Resumindo, latência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Qwen	Qwen3.6-35B-A3B	`huggingface-vlm-qwen3-6-35b-a3b`	Geração de texto	apache-2.0	Não	Padrão: ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, balancear), `generate_lowest_cost` (Gerar, custo otimizado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, taxa de transferência otimizada), `max_context_highest_throughput` (contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Geração, latência otimizada), `max_context_lowest_cost` (contexto máximo, custo otimizado), (contexto máximo, latência otimizada), `max_context_lowest_latency` (modificação, taxa de transferência otimizada), `modify_highest_throughput` (modificação, latência otimizada), `summarize_highest_throughput` (resumo, taxa de transferência otimizada): `modify_lowest_latency` ml.g6e.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanced), `interact_lowest_cost` (Interact, Custo otimizado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada), `interact_lowest_latency` (Interact, latência otimizada): ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balancear), `modify_lowest_cost` (Modificar, otimizar o custo), (Resumir, balancear), `summarize_best_price_performance` (Resumir, otimizar o custo): `summarize_lowest_cost` ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_lowest_latency`(Resumindo, latência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Qwen	QW 32B	`huggingface-llm-qwq-32b`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.g6,24x grande, ml.g6,48x grande, ml.p4d.24x grande
Reconhecer	Reconheça Bert Base Spanish Wam Cases Xnli	`huggingface-zstc-recognai-bert-base-spanish-wwm-cased-xnli`	Zero-Shot Classificação	mit	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Reconhecer	Reconheça o Zeroshot Selectra Medium	`huggingface-zstc-recognai-zeroshot-selectra-medium`	Zero-Shot Classificação	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Rinna	Rinna Japanese GPT NeoX 3.6B Instruction PPO	`huggingface-llm-rinna-3-6b-instruction-ppo-bf16`	Geração de texto	mit	Não	ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.xlarge
Salesforce	Salesforce _R SFR-Embedding-2	`huggingface-textembedding-sfr-embedding-2-r`	Incorporação de texto	CC-BY-NC-4.0	Não	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.12xlarge, 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`	Incorporação de texto	CC-BY-NC-4.0	Não	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.12xlarge, 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	Todos os miniLM L6 v2	`huggingface-sentencesimilarity-all-MiniLM-L6-v2`	Similaridade de frases	apache-2.0	Sim	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Sentence-Transformers	Todos os miniLM L6 v2	`huggingface-textembedding-all-MiniLM-L6-v2`	Incorporação de texto	Apache-2.0	Não	ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.12xlarge, 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	tudo- MiniLM-L12-v2	`huggingface-textembedding-all-MiniLM-L12-v2`	Incorporação de texto	Apache-2.0	Não	ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge
Sentence-Transformers	Parafraseie miniLM L12 v2 multilíngue	`huggingface-textembedding-paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2`	Incorporação de texto	Apache-2.0	Não	ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge
Shenzhi-Wang	Bate-papo chinês Llama3 8B	`huggingface-llm-shenzhi-wang-llama3-8B-chinese-chat`	Geração de texto	Chamada 3	Não	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Snowflake	Snowflake Arctic Instruct Vllm	`huggingface-llm-snowflake-arctic-instruct-vllm`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.p5.48xlarge
Speakleash	Bielik-11B-v3.0-Instruct	`huggingface-llm-bielik-11b-v3-0-instruct`	Geração de texto	apache-2.0	Não	Padrão: ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g7e.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerar, Balancear), `generate_lowest_cost` (Gerar, Custo otimizado), (Interagir, Custo otimizado), `interact_lowest_cost` `modify_lowest_cost` (Modificar, Custo otimizado): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge `generate_highest_throughput`(Geração, produtividade otimizada), `interact_highest_throughput` (interação, taxa de transferência otimizada), (modificação, taxa de transferência otimizada), `modify_highest_throughput` (modificação, latência otimizada), `modify_lowest_latency` (resumo, taxa de transferência otimizada), `summarize_highest_throughput` (resumo, latência otimizada): ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, `summarize_lowest_latency` ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6e.16xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanceado): ml.g5.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g5.48xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6e.24xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_cost`(Contexto máximo, custo otimizado): ml.g5.12xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g5.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `modify_best_price_performance`(Modificar, balanceado): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge `summarize_best_price_performance`(Resumir, balanceado): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge `summarize_lowest_cost`(Resumindo, custo otimizado): ml.g5.48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.12xlarge
Schleifer	Distilbart CNN 12-6	`huggingface-summarization-distilbart-cnn-12-6`	Resumo de texto	apache-2.0	Não	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`	Resumo de texto	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Schleifer	Resumo de texto	`huggingface-summarization-distilbart-xsum-1-1`	Resumo de texto	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Stabilityai	Japanese StableLM Instruct Alpha 7B v2	`model-textgenerationjp-japanese-stablelm-instruct-alpha-7b-v2`	Geração de texto	Apache-2.0	Não	ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Stabilityai	Difusão estável 2	`model-txt2img-stabilityai-stable-diffusion-v2`	Text-to-Image	creativml-openrail++-m	Não	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Stabilityai	Difusão estável de 2 profundidades FP16	`model-depth2img-stable-diffusion-2-depth-fp16`	Image-to-Image	creativml-openrail++-m	Não	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
Stabilityai	Difusão estável 2 FP16	`model-txt2img-stabilityai-stable-diffusion-v2-fp16`	Text-to-Image	creativml-openrail++-m	Não	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Stabilityai	Difusão estável 2 na pintura	`model-inpainting-stabilityai-stable-diffusion-2-inpainting`	Image-to-Image	creativml-openrail++-m	Não	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Stabilityai	Difusão estável 2 na pintura FP16	`model-inpainting-stabilityai-stable-diffusion-2-inpainting-fp16`	Image-to-Image	creativml-openrail++-m	Não	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.p3.2xlarge
Stabilityai	Difusão estável 2 na pintura FP16	`model-inpainting-stabilityai-stable-diffusion2-inpainting-fp16`	Image-to-Image	creativml-openrail++-m	Não	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.p3.2xlarge
Stabilityai	Stable Diffusion 2.1	`model-txt2img-stabilityai-stable-diffusion-v2-1-base`	Text-to-Image	creativml-openrail++-m	Sim	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Stabilityai	Difusão estável 2.1 Neurônio	`huggingface-txt2imgneuron-stabilityai-stable-diffusion-v2-1`	Text-to-Image	creativml-openrail++-m	Não	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Stabilityai	Amplificador de difusão estável x4 FP16	`model-upscaling-stabilityai-stable-diffusion-x4-upscaler-fp16`	Image-to-Image	openrail++	Não	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Stabilityai	Difusão estável XL 1.0 (código aberto)	`model-imagegeneration-stabilityai-stable-diffusion-xl-base-1-0`	Text-to-Image	openrail++	Não	ml.g 5,16 x grande, ml.g 5,4 x grande, ml.g 5,8 x grande
Stabilityai	Neurônio de difusão estável XL Base 1.0	`huggingface-txt2imgneuron-stabilityai-stable-diffusion-xlbase1`	Text-to-Image	openrail++	Não	ml.inf2.24xlarge, ml.inf2.48xlarge, ml.inf2.8xlarge, ml.inf2.xlarge
Swiss-Ai	Apertus 70B 2509	`huggingface-llm-apertus-70b-2509`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Swiss-Ai	Apertus 70B Instruct 2509	`huggingface-llm-apertus-70b-instruct-2509`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,48xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Swiss-Ai	Apertus 8B Instruct 2509	`huggingface-llm-apertus-8b-instruct-2509`	Geração de texto	apache-2.0	Não	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.g6.12xlarge, 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 .g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
O cara	Perguntas frequentes do Mistral 7B OpenOrca	`huggingface-llm-thebloke-mistral-7b-openorca-awq`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g 5,12 x grande, ml.g 5,24 x grande, ml.g 5,2 x grande, ml.g 5,48 x grande
O cara	Mistral 7G GPTA OpenOrca	`huggingface-llm-mistral-7b-openorca-gptq`	Geração de texto	apache-2.0	Não	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
O cara	Mixtral 8x7B Instruct GPTQ	`huggingface-llm-mixtral-8x7b-instruct-gptq`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
Então nlper	GTE grande	`huggingface-sentencesimilarity-gte-large`	Similaridade de frases	mit	Sim	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Então nlper	GTE pequeno	`huggingface-sentencesimilarity-gte-small`	Similaridade de frases	mit	Sim	ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.p3.2xlarge
Tiiuae	Falcon 180B BF16	`huggingface-llm-falcon-180b-bf16`	Geração de texto	Não aplicável	Não	ml.p4de.24x grande, ml.p5.48x grande
Tiiuae	Falcon 180B Chat BF16	`huggingface-llm-falcon-180b-chat-bf16`	Geração de texto	Não aplicável	Não	ml.p4de.24x grande, ml.p5.48x grande
Tiiuae	Falcon 40B BF16	`huggingface-llm-falcon-40b-bf16`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
Tiiuae	Falcon 40B Instruct BF16	`huggingface-llm-falcon-40b-instruct-bf16`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
Tiiuae	Falcon 7B BF16	`huggingface-llm-falcon-7b-bf16`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Tiiuae	Falcon 7B Instruct BF16	`huggingface-llm-falcon-7b-instruct-bf16`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Tiiuae	Falcon RW 1B	`huggingface-llm-tiiuae-falcon-rw-1b`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5.2xlarge
Tiiuae	Falcon-H1-0.5B-Instruct	`huggingface-llm-falcon-h1-0-5b-instruct`	Geração de texto	outro	Não	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.g5.2xlarge, ml.g5.2xlarge 48xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.ge.6xlarge 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`	Geração de texto	outro	Não	ml.g5.16xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.ge.6xlarge 8xlarge, ml.g6e.xlarge
Tiiuae	Falcon-H1-1.5B-Instruct	`huggingface-llm-falcon-h1-1-5b-instruct`	Geração de texto	outro	Não	ml.g6.12xlarge, 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.ge.24xlarge, ml.g6.6xlarge 2x grande, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge
Tiiuae	Falcon-H1-34B-Instruct	`huggingface-llm-falcon-h1-34b-instruct`	Geração de texto	outro	Não	ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge
Tiiuae	Falcon-H1-3B-Instruct	`huggingface-llm-falcon-h1-3b-instruct`	Geração de texto	outro	Não	ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge
Tiiuae	Falcon-H1-7B-Instruct	`huggingface-llm-falcon-h1-7b-instruct`	Geração de texto	outro	Não	ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge
Tiiuae	Falcon2-11B	`huggingface-llm-falcon2-11b`	Geração de texto	Não aplicável	Não	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`	Geração de texto	outro	Não	ml.g5,12 x grande, ml.g 5,24 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.g6,12 x grande, ml.g6,24 x grande, ml.g6,48 x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p5,48 x grande
Tiiuae	Falcon3-10B-Instruct	`huggingface-llm-falcon-3-10B-Instruct`	Geração de texto	outro	Não	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`	Geração de texto	outro	Não	Padrão: ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p4d.24xlarge Tipos de instância adicionais estão disponíveis por meio dessas configurações de implantação de hospedagem: `generate_best_price_performance`(Gerado, balanceado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.2xlarge `generate_highest_throughput`(Gerado, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `generate_lowest_cost`(Geração, custo otimizado), `interact_lowest_cost` (Interação, custo otimizado), (contexto máximo, `max_context_lowest_cost` custo otimizado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge `generate_lowest_latency`(Gerado, latência otimizada): ml.g6.12xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.p4d.24xlarge `interact_best_price_performance`(Interact, Balanceado): ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6e.xlarge `interact_highest_throughput`(Interact, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `interact_lowest_latency`(Interact, latência otimizada): ml.g5.2xlarge, ml.g6.48xlarge, ml.g6e.48xlarge `max_context_highest_throughput`(Contexto máximo, taxa de transferência otimizada): ml.g6e.24xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge `max_context_lowest_latency`(Contexto máximo, latência otimizada): ml.g6e.4xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5en.48xlarge
Tiiuae	Falcon3-3B-Base	`huggingface-llm-falcon-3-3B-base`	Geração de texto	outro	Não	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.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6,48 x grande, ml.g6,4 x grande, ml.g6,8 x grande, ml.g6.x grande, ml.p4d. 24 x grande, ml.p5,48 x grande
Tiiuae	Falcon3-3B-Instruct	`huggingface-llm-falcon-3-3B-Instruct`	Geração de texto	outro	Não	ml.g4dn.12xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, 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, ml.g6.16xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.16xlarge, g6,24xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tiiuae	Falcon3-7B-Base	`huggingface-llm-falcon-3-7B-base`	Geração de texto	outro	Não	ml.g5,12 x grande, ml.g 5,24 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.g6,12 x grande, ml.g6,24 x grande, ml.g6,48 x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p5,48 x grande
Tiiuae	Falcon3-7B-Instruct	`huggingface-llm-falcon-3-7B-Instruct`	Geração de texto	outro	Não	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
Tinillama	Tiny Llama 1.1B	`huggingface-llm-tinyllama-1-1b-intermediate-step-1431k-3`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,2x grande
Tinillama	Chat do Tiny Llama 1.1B V0.6	`huggingface-llm-tinyllama-tinyllama-1-1b-chat-v0-6`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,2x grande
Tinillama	Tiny Llama 1.1B Chat V1	`huggingface-llm-tinyllama-tinyllama-1-1b-chat-v1-0`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,2x grande
Computador em conjunto	RedPajama INCITE Chat 3B V1	`huggingface-textgeneration1-redpajama-incite-chat-3B-v1-fp16`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Computador em conjunto	RedPajama BATE-PAPO INCITE 7B V1	`huggingface-textgeneration1-redpajama-incite-chat-7B-v1-fp16`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Computador em conjunto	RedPajama INCITE Instruct 3B V1	`huggingface-textgeneration1-redpajama-incite-instruct-3Bv1fp16`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Computador em conjunto	RedPajama INCITE Instruct 7B V1	`huggingface-textgeneration1-redpajama-incite-instruct-7B1fp16`	Geração de texto	apache-2.0	Sim	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande
Tokyotech-Llm	Swallow-7b-instruct-hf	`huggingface-llm-swallow-7b-instruct-hf`	Geração de texto	lhama2	Não	ml.g4dn.12xlarge, 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.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
Volrath50	difusão de cartas de fantasia volrath50	`huggingface-txt2img-volrath50-fantasy-card-diffusion`	Text-to-Image	creativml-openrail-m	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.p3.2xlarge
Gravador	Writer Palmyra Small	`huggingface-llm-writer-palmyra-small`	Geração de texto	apache-2.0	Não	ml.g5.2xlarge
Zai-Org	GLM-5.1-FP8	`huggingface-llm-glm-5-1-fp8`	Geração de texto	Apache-2.0	Não	ml.p5en.48xlarge

Proprietary Models (121)

Modelos de fundação proprietários são oferecidos por fornecedores terceirizados por meio da Amazon SageMaker JumpStart. Para usar um modelo de fundação proprietário, você deve primeiro assinar o modelo no AWS Marketplace. Depois de assinar, você pode localizar e implantar o modelo básico no Amazon SageMaker Studio.

Nome do modelo	ID do modelo	Tarefa	Fine-tunable	Tipos de instância de inferência compatíveis
A.X 4.0 Luz	`sk-telecom-ax4-light`	Geração de texto	Não	ml.g5.2xlarge
Respostas contextuais do AI21	`ai21-contextual-answers`	Geração de texto	Não	ml.g4dn.12x grande, ml.g5,12x grande, ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
Luz AI21 Jurassic-2	`ai21-jurassic-2-light`	Geração de texto	Não	ml.g4dn.12x grande, ml.g5,12x grande, ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
AI21 Jurassic-2 Mid	`ai21-jurassic-2-grande-instruct`	Geração de texto	Não	ml.g4dn.12x grande, ml.g5,12x grande, ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
AI21 Ultra Jurassic-2	`ai21-jurassic-2-jumbo-instruct`	Geração de texto	Não	ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p4de.24x grande
Paráfrase AI21	`ai21-paraphrase`	Geração de texto	Não	ml.g4dn.2xlarge
Resumo do AI21	`ai21-summarization`	Geração de texto	Não	ml.g4dn.12xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g5.xlarge
Arcee Lite	`arcee-lite`	Geração de texto	Não	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`	Geração de texto	Não	ml.p4d.24x grande, ml.p4de.24x grande, ml.p5,48x grande
Arcee Virtuoso Small	`arcee-virtuoso-small`	Geração de texto	Não	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 .p5,48 x grande
Bria 2.2HD Comercial Text-to-image	`bria-ai-2-2-hd-commercial`	ReRank	Não	ml.g5.12xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Bria 2.3 Comercial Text-to-image	`bria-ai-2-3-commercial`	ReRank	Não	ml.g5.12xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Bria 2.3 Fast Commercial Text-to-image	`bria-ai-2-3-fast-commercial`	ReRank	Não	ml.g5.12xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Comando coerente (RA100)	`cohere-command-r-a100`	Geração de texto	Não	ml.p4de.24xlarge
Comando coerente (RH100)	`cohere-command-r-h100`	Geração de texto	Não	ml.p5.48xlarge
Comando coerente R+ (A100)	`cohere-command-r-plus-a100`	Geração de texto	Não	ml.p4de.24xlarge
Comando coerente R+ (H100)	`cohere-command-r-plus-h100`	Geração de texto	Não	ml.p5.48xlarge
Incorporação coerente 4	`cohere-embed-v4-0`	Incorporação de texto	Não	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.xlarge
Cohere Embed Light Model v3 - Inglês	`cohere-embed-light-english`	Incorporação de texto	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Cohere Embed Light v3 - Multilíngue	`cohere-embed-light-multilingual`	Incorporação de texto	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Cohere Embed Model 3 - Multilíngue	`cohere-embed-multilingual`	Incorporação de texto	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Cohere Embed Model v3 - Inglês	`cohere-embed-english`	Incorporação de texto	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Modelo Cohere Rerank 2 - Inglês	`cohere-rerank-english-v2`	ReRank	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Modelo Cohere Rerank 2 - Multilíngue	`cohere-rerank-multilingual-v2`	ReRank	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Modelo Cohere Rerank 3 - Inglês	`cohere-rerank-v3-english`	ReRank	Não	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge
Modelo Cohere Rerank 3 - Multilíngue	`cohere-rerank-v3-multilingual`	ReRank	Não	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge
Modelo Cohere Rerank 3 Nimble - Inglês	`cohere-rerank-nimble-english`	ReRank	Não	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge
Modelo Cohere Rerank 3 Nimble - Multi	`cohere-rerank-nimble-multi`	ReRank	Não	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge
Classificação coerente v3.5	`cohere-rerank-v3-5`	Incorporação de texto	Não	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.xlarge
Cohere Rerank v4.0 Fast	`cohere-rerank-v4-0-fast`	Incorporação de texto	Não	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p5.4xlarge
Coherme Rank v4.0 Pro	`cohere-rerank-v4-0-pro`	Incorporação de texto	Não	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p5.4xlarge
Comando A (A100)	`cohere-command-a-a100`	Geração de texto	Não	ml.p4de.24xlarge
Comando A (H100)	`cohere-command-a-h100`	Geração de texto	Não	ml.p5.48xlarge
Comando R 08-2024 (H100)	`cohere-command-r-08-2024-h100`	Geração de texto	Não	ml.p5.48xlarge
Comando R+ 08-2024 (H100)	`cohere-command-r-plus-08-2024-h100`	Geração de texto	Não	ml.p5.48xlarge
OCR de documentos	`upstage-document-ocr`	Reconhecimento óptico de caracteres	Não	ml.g5.2xlarge
Análise de documentos	`upstage-document-layout-analysis`	Reconhecimento óptico de caracteres	Não	ml.g5,2 x grande, ml.g 6,2 x grande, ml.p3,2 x grande
Embutir	`upstage-solar-embedding-large`	Incorporação de texto	Não	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, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, 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`	Geração multimodal	Não	ml.g5,4x grande, ml.g5,8x grande
Evo2-NIM	`nvidia-evo2-nim`	Geração de texto	Não	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 - Imagem para texto	`lgresearch-exaone`	Geração de texto Image2Text	Não	ml.g5.12xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p4d.24xlarge
Gretel Navigator Tabular	`gretel-navigator-tabular`	Geração de texto	Não	ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge
H-Optimus-0	`bioptimus-h-optimus-0`	Extração de características	Não	ml.g5.xlarge
IBM Granite 20B Code Instruct – 8K	`ibm-granite-20b-code-instruct-8k`	Geração de texto	Não	ml.g 5,12 x grande, ml.g 5,24 x grande, ml.g 5,48 x grande
Instrução IBM Granite 3.0 2B	`granite-3-0-2b-instruct`	Geração de texto	Não	ml.p4d.24x grande, ml.p5,48x grande
Instrução IBM Granite 3.0 8B	`granite-3-0-8b-instruct`	Geração de texto	Não	ml.p4d.24x grande, ml.p5,48x grande
IBM Granite 3.2 Instruct 2B	`ibm-granite-3-2-2b-instruct`	Geração de texto	Não	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`	Geração de texto	Não	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`	Geração de texto	Não	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`	Geração de texto	Não	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
IBM Granite 4.0 h-micro	`ibm-granite-4-0-h-micro`	Geração de texto	Não	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`	Geração de texto	Não	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`	Geração de texto	Não	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`	Geração de texto	Não	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`	Geração de texto	Não	ml.g5.4xlarge
JetBrains AI Mellum All	`jbai-mellum-all`	text2geração de texto	Não	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`	text2geração de texto	Não	ml.g5.2xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.p5e.48xlarge
JetBrains AI entre Python	`jbai-mellum-python`	text2geração de texto	Não	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 - pt	`jinaai-embeddings-v2-base-en`	Incorporação de texto	Não	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.g5.2xlarge, ml.g5.2xlarge 48x grande, ml.g5,4x grande, ml.g5,8x grande, 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`	Geração de texto	Não	ml.g5,48x grande, ml.g6,48x grande
LightOn Lyra-Fr 10B	`lighton-lyra-fr`	Geração de texto	Não	ml.p4d.24xlarge
LightOn Mini-instruct 40B	`lighton-mini-instruct40b`	Geração de texto	Não	ml.p4d.24xlarge
Líquido LFM 40B (A100)	`liquid-lfm-40b-a100`	Geração de texto	Não	ml.p4d.24xlarge
Líquido LFM 40B (H100)	`liquid-lfm-40b-h100`	Geração de texto	Não	ml.p5.48xlarge
Líquido LFM 40B (L40S)	`liquid-lfm-40b-l40s`	Geração de texto	Não	ml.g6e.12xlarge
Líquido LFM 7B (L40S)	`liquid-lfm-7b-l40s`	Geração de texto	Não	ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge
Llama 3.1 Nemotron Nano 8B V1	`nvidia-nemotron-nano-8b-nim`	Geração de texto	Não	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.24x grande, ml.p5.48x grande, ml.p5e.48x grande, ml.p5en.48x grande
Lhama 3.1 SuperNova Lite	`arcee-llama-3-1-supernova-lite`	Geração de texto	Não	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande, ml.g6,16 x grande, ml.g6,2 x grande, ml.g6,4 x grande, ml.g6,8 x grande
Microserviço NIM Llama 3.2 NVreRankQA1B	`nvidia-llama3-2-nv-rerankqa-1b-v2-nim`	Geração de texto	Não	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.g6.12xlarge, 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 .g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
Llama 3.3 Nemotron Super 49B V1	`nvidia-nemotron-super-49b-nim`	Geração de texto	Não	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 3.3 Nemotron Super 49B V1.5	`nvidia-nemotron-super-49b-nim-1-5`	Geração de texto	Não	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`	Geração de texto	Não	ml.g5,16 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande, ml.g6,16 x grande, ml.g6,2 x grande, ml.g6,4 x grande, ml.g6,8 x grande
Llama-3-Varco-Offsetbias-8B	`ncsoft-llama-3-varco-offsetbias-8b`	Geração de texto	Não	ml.g5.12xlarge
Llama-3.1-8B-Instruct com suporte de transformação de vitrais	`protopia-llama-3-1-8b-instruct`	Geração de texto	Não	ml.g4dn.12x grande, ml.g5,16x grande, ml.g5,4x grande
Llama-3.2-NV-EmbedQA-1B-v2	`nvidia-llama3-2-nv-embedqa-1b-v2-nim`	Incorporação de texto	Não	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.g6.12xlarge, 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 .g6e.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge
MARS6	`cambai-mars6`	Texto para áudio	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g6.2xlarge
Medical LLM – Medium	`john-snow-labs-medical-summarization-qa-8b`	Resumo de texto	Não	ml.g4dn.12x grande, ml.g5.2x grande
Medical LLM – Small	`john-snow-labs-summarization-qa`	Resumo de texto	Não	ml.g5.12xlarge
Tradução de textos médicos (EN-ES)	`john-snow-labs-medical-translation-en-es`	Tradução	Não	ml.g5.2xlarge
Mercúrio	`inception-mercury`	Geração de texto	Não	ml.p5.48xlarge
Codificador de mercúrio	`inception-mercury-coder`	Geração de texto	Não	ml.p5.48xlarge
pesquisa msa	`nvidia-nim-msa-search-v2-1`	Geração de texto	Não	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`	Geração de texto	Não	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, 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
análise de nemotrons	`nvidia-nemotron-parse`	Geração de texto	Não	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.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.ge.24xlarge, ml.ge.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 da Fundamental	`fundamental-technologies-nexus`	Classificação	Não	ml.g4dn.8x grande, ml.p5en.48x grande
Nomic Embed Text v1.5	`nomic-embed-text`	Incorporação de texto	Não	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.g5.2xlarge, ml.g5.2xlarge 48 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande, ml.g5.x grande, ml.p3,16 x grande, ml.p3,2 x grande, ml.p3,8 x grande
Nomic Embed Vision v1.5	`nomic-embed-image`	Incorporação de texto	Não	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.g5.2xlarge, ml.g5.2xlarge 48 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande, ml.g5.x grande, ml.p3,16 x grande, ml.p3,2 x grande, ml.p3,8 x grande
NVIDIA Cosmos Reason-1-7B	`nvidia-nim-cosmos-reason1-7b`	Geração de texto	Não	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.p5en.48xlarge, ml.p5.4xlarge, ml.p5e.48xlarge, ml.p5en.48xlarge
Microserviço NVIDIA Nemotron-4 15B NIM	`nvidia-nemotron-4-15b-nim`	Geração de texto	Não	ml.g 5,12 x grande, ml.g 5,24 x grande
NVIDIA ParakeetVTDT 0,6 B v2	`nvidia-parakeetvtdt-0-6b-v2`	Geração de Audio2Text	Não	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, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.2xlarge, 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`	Geração de Audio2Text	Não	ml.g5,12 x grande, ml.g5,16 x grande, ml.g5,24 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande, ml.g6,12 x grande, ml.g6,16 x grande, ml.g6,24 x grande, ml.g6,2 x grande, ml.g6,48 x grande, 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
Orbe	`orbital-materials-orb`	Modelagem científica	Não	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 Implantação privada	`preferred-networks-plamo-api`	Geração de texto	Não	ml.g5,12x grande, ml.g5,24x grande, ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande
ProteinMPNN-NIM	`nvidia-nim-proteinmpnn-v1-0-2`	Geração de texto	Não	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 Reranker	`voyage-rerank-lite-1-reranker`	ReRank	Não	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g5.xlarge
Solar Mini - Quant	`upstage-solar-mini-chat-quant`	Geração de texto	Não	ml.g5.2xlarge
Solar Pro - Quant	`upstage-solar-pro-quantized`	Geração de texto	Não	ml.g5.12xlarge
Solar Pro 2	`upstage-solar-pro`	Geração de texto	Não	ml.p4d.24x grande, ml.p5,48x grande
Sonic 3 SageMaker	`cartesia-sonic-3-sagemaker`	Texto para áudio	Não	ml.g6e.xlarge
Stable Diffusion 3.5 Large	`stabilityai-stable-diffusion-3-5-large`	Texto para imagem	Não	ml.p5.48xlarge
Stable Diffusion XL 1.0	`stabilityai-sdxl-1-0`	Texto para imagem	Não	ml.g5.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge
Difusão estável XL Beta 0.8	`stabilityai-sdxl-beta-0-8`	Texto para imagem	Não	ml.g5.xlarge
Stockmark-LLM-13b	`stockmark-llm-13b`	Geração de texto	Não	ml.g5.2xlarge
VARCO LLM KO-1.3B-IST	`ncsoft-ko-1-3b-ist`	Geração de texto	Não	ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge
VARCO LLM KO-6.4B-IST	`ncsoft-ko-6-4b-ist`	Geração de texto	Não	ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g5,12xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge
VARCO LLM KO/EN-13B-IST	`ncsoft-ko-13b-ist`	Geração de texto	Não	ml.g4dn.12x grande, ml.g5,12x grande
Modelo de incorporação voyage-2	`voyage-2-embedding`	Incorporação de texto	Não	ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g5.xlarge
Modelo de incorporação voyage-3	`voyage-3-embedding`	Incorporação de texto	Não	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
modelo de incorporação grande voyage-3	`voyage-3-large-embedding`	Incorporação de texto	Não	ml.g5.2xlarge, ml.g5.4xlarge, ml.g5.8xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge, ml.g6.8xlarge, ml.g6.xlarge
Modelo de incorporação voyage-3.5	`voyage-3-5-embedding`	Incorporação de texto	Não	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
Modelo de incorporação voyage-3.5-lite	`voyage-3-5-lite-embedding`	Incorporação de texto	Não	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
Modelo de incorporação voyage-code-2	`voyage-code-2-embedding`	Incorporação de texto	Não	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
Modelo de incorporação voyage-code-3	`voyage-code-3-embedding`	Incorporação de texto	Não	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
Modelo de incorporação voyage-large-2	`voyage-large-2-embedding`	Incorporação de texto	Não	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
Widn Tower Anthill	`widn-tower-anthill`	Tradução	Não	ml.g5.xlarge
Widn Tower Sugarloaf	`widn-tower-sugarloaf`	Tradução	Não	ml.g5.12xlarge
Torre do Vento Vesúvio	`widn-llama3-tower-vesuvius`	Tradução	Não	ml.g5,48x grande, ml.p4d.24x grande, ml.p4de.24x grande
Motor de visão Woven City AI	`wovenbytoyota-woven-city-ai-vision-engine`	Geração multimodal	Não	ml.g 5,12 x grande, ml.g 5,24 x grande, ml.g 5,48 x grande, ml.g 5,8 x grande
Escritor Palmyra-Fin-70B-32K	`writer-palmyra-fin-70b-32k`	Geração de texto	Não	ml.p4d.24xlarge
Escritor Palmyra-Med-70B-32K	`writer-palmyra-med-70b-32k`	Geração de texto	Não	ml.p4d.24xlarge
Escritor Palmyra-X-004	`writer-palmyra-x-004`	Geração de texto	Não	ml.p5.48xlarge

Built-in Algorithms (135)

SageMaker JumpStart A Amazon fornece modelos pré-treinados e específicos de tarefas para tarefas comuns de visão computacional, como classificação de imagens, detecção de objetos e segmentação de imagens. Esses modelos são baseados em estruturas estabelecidas de aprendizado profundo (PyTorch,TensorFlow,MXNet) e estão prontos para implantar ou ajustar seus próprios dados.

Fornecedor	Nome do modelo	ID do modelo	Tarefa	Licença	Fine-tunable	Tipos de instância de inferência compatíveis
Mxnet	RCNN 101 V1d ResNet mais rápido	`mxnet-od-faster-rcnn-fpn-resnet101-v1d-coco`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	RCNN 101 V1d ResNet mais rápido	`mxnet-od-faster-rcnn-resnet101-v1d-coco`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	RCNN 5.0 V1b ResNet mais rápido	`mxnet-od-faster-rcnn-fpn-resnet50-v1b-coco`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	RCNN 5.0 V1b ResNet mais rápido	`mxnet-od-faster-rcnn-resnet50-v1b-coco`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	RCNN 5.0 V1b ResNet mais rápido	`mxnet-od-faster-rcnn-resnet50-v1b-voc`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	FCN ResNet 101 ADE20K	`mxnet-semseg-fcn-resnet101-ade`	Segmentação de imagem	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	FCN ResNet 101 Pascal VOC	`mxnet-semseg-fcn-resnet101-voc`	Segmentação de imagem	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	FCN ResNet 50 ADE20K	`mxnet-semseg-fcn-resnet50-ade`	Segmentação de imagem	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	Segmentação de instância	`mxnet-is-mask-rcnn-fpn-resnet101-v1d-coco`	Segmentação de imagem	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	MÁSCARA RCNN FPN RESNET18 COCO	`mxnet-is-mask-rcnn-fpn-resnet18-v1b-coco`	Segmentação de imagem	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	MÁSCARA RCNN FPN RESNET50 COCO	`mxnet-is-mask-rcnn-fpn-resnet50-v1b-coco`	Segmentação de imagem	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	MÁSCARA RCNN RESNET18 COCO	`mxnet-is-mask-rcnn-resnet18-v1b-coco`	Segmentação de imagem	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	Detecção de objetos	`mxnet-od-ssd-512-mobilenet1-0-coco`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	Segmentação semântica	`mxnet-semseg-fcn-resnet101-coco`	Segmentação de imagem	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	SSD 512 5.0 ResNet V1	`mxnet-od-ssd-512-resnet50-v1-coco`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	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`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	SSD ResNet 5.0 V1	`mxnet-od-ssd-512-resnet50-v1-voc`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	SSD VG 16 Atrous 300	`mxnet-od-ssd-300-vgg16-atrous-voc`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	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`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	SSD VG16 Atrous 300	`mxnet-od-ssd-300-vgg16-atrous-coco`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	SSD VG16 Atrous 512	`mxnet-od-ssd-512-vgg16-atrous-voc`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	YOLO VERSÃO 3 53 DarkNet	`mxnet-od-yolo3-darknet53-coco`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	YOLO VERSÃO 3 53 DarkNet	`mxnet-od-yolo3-darknet53-voc`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	YOLO VERSÃO 3 1.0 MobileNet	`mxnet-od-yolo3-mobilenet1-0-coco`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Mxnet	YOLO VERSÃO 3 1.0 MobileNet	`mxnet-od-yolo3-mobilenet1-0-voc`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Pytorch	SqueezeNet 1	`pytorch-ic-squeezenet1-1`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	AlexNet	`pytorch-ic-alexnet`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	DenseNet 121	`pytorch-ic-densenet121`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	DenseNet 169	`pytorch-ic-densenet169`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	FRCNN MobileNet V3 grande 320 FPN	`pytorch-od1-fasterrcnn-mobilenet-v3-large-320-fpn`	Detecção de objetos	cláusula bsd-3	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Pytorch	VPN grande FRCNN MobileNet V3	`pytorch-od1-fasterrcnn-mobilenet-v3-large-fpn`	Detecção de objetos	cláusula bsd-3	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Pytorch	GoogLeNet	`pytorch-ic-googlenet`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	Classificação de imagens	`pytorch-ic-mobilenet-v2`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	Detecção de objetos	`pytorch-od1-fasterrcnn-resnet50-fpn`	Detecção de objetos	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Pytorch	ResNet 101	`pytorch-ic-resnet101`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	ResNet 152	`pytorch-ic-resnet152`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	ResNet 18	`pytorch-ic-resnet18`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	ResNet 34	`pytorch-ic-resnet34`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	ResNet 50	`pytorch-ic-resnet50`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	Resnext 50	`pytorch-ic-resnext50-32x4d`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	ShuffleNet V2	`pytorch-ic-shufflenet-v2-x1-0`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	SSD	`pytorch-od-nvidia-ssd`	Detecção de objetos	cláusula bsd-3	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Pytorch	OVO 1	`pytorch-ic-vgg11`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	OVOS DE 11 BILHÕES	`pytorch-ic-vgg11-bn`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	OVOS DE 13 BILHÕES	`pytorch-ic-vgg13-bn`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	OVO 16	`pytorch-ic-vgg16`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	OVOS DE 16 BILHÕES	`pytorch-ic-vgg16-bn`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	OVO 19	`pytorch-ic-vgg19`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	VGG-13	`pytorch-ic-vgg13`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Pytorch	Amplo ResNet 101	`pytorch-ic-wide-resnet101-2`	Classificação de imagens	cláusula bsd-3	Sim	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge
Tensorflow	Base ALBERT	`tensorflow-tc-albert-en-base`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	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.m5,24 x grande, ml.m5,2 x grande, ml.m5,4 x grande, ml.m5.x grande, ml.p3,16 x grande, ml.p3,2 x grande, ml.p3,8 x grande
Tensorflow	Base BERT cased	`tensorflow-tc-bert-en-cased-L-12-H-768-A-12-2`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	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.m5,24 x grande, ml.m5,2 x grande, ml.m5,4 x grande, ml.m5.x grande, ml.p3,16 x grande, ml.p3,2 x grande, ml.p3,8 x grande
Tensorflow	Base BERT MEDLINE/PubMed	`tensorflow-tc-experts-bert-pubmed-1`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	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.m5,24 x grande, ml.m5,2 x grande, ml.m5,4 x grande, ml.m5.x grande, ml.p3,16 x grande, ml.p3,2 x grande, ml.p3,8 x grande
Tensorflow	Estojo multilíngue Base BERT	`tensorflow-tc-bert-multi-cased-L-12-H-768-A-12-2`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	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.m5,24 x grande, ml.m5,2 x grande, ml.m5,4 x grande, ml.m5.x grande, ml.p3,16 x grande, ml.p3,2 x grande, ml.p3,8 x grande
Tensorflow	BERT grande uncased	`tensorflow-tc-bert-en-uncased-L-24-H-1024-A-16-2`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	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.m5,24 x grande, ml.m5,2 x grande, ml.m5,4 x grande, ml.m5.x grande, ml.p3,16 x grande, ml.p3,2 x grande, ml.p3,8 x grande
Tensorflow	BERT Small, sem embalagem L-10 H-128	`tensorflow-tcembedding-bert-en-uncased-L-10-H-128-A-2-2`	Incorporação de texto	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	BERT Small, sem embalagem L-12 H-256	`tensorflow-tcembedding-bert-en-uncased-L-12-H-256-A-4`	Incorporação de texto	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	BERT Small, sem embalagem L-12 H-768	`tensorflow-tcembedding-bert-en-uncased-L-12-H-768-A-12-2`	Incorporação de texto	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	BERT Small, sem embalagem L-4 H-768	`tensorflow-tcembedding-bert-en-uncased-L-4-H-768-A-12-2`	Incorporação de texto	apache-2.0	Não	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`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	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	BiT-M Vetor de características R101x1	`tensorflow-icembedding-bit-m-r101x1-ilsvrc2012-featurevector-1`	Classificação de imagens	apache-2.0	Não	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`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	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	Cait S 24 224	`tensorflow-ic-cait-s24-224`	Classificação de imagens	mit	Sim	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	CenterNet ResNet-v1-101	`tensorflow-od-centernet-resnet101v1-fpn-512x512-1`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	CenterNet ResNet-v1-50	`tensorflow-od-centernet-resnet50v1-fpn-512x512-1`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Editar Tiny Distilled Patch 16 224	`tensorflow-ic-deit-tiny-distilled-patch16-224`	Classificação de imagens	mit	Sim	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	EfficientNet B0	`tensorflow-ic-efficientnet-b0-classification-1`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	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	EfficientNet B1	`tensorflow-ic-efficientnet-b1-classification-1`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	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	EfficientNet Vetor de características B1	`tensorflow-icembedding-efficientnet-b1-featurevector-1`	Classificação de imagens	apache-2.0	Não	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`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	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	EfficientNet B7	`tensorflow-ic-efficientnet-b7-classification-1`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.p3.8xlarge
Tensorflow	EfficientNet V2 pequeno ImageNet-1k	`tensorflow-ic-efficientnet-v2-imagenet1k-s`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	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	EfficientNet V2 ImageNet-21k Ft1k M	`tensorflow-ic-efficientnet-v2-imagenet21k-ft1k-m`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	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	R-CNN Resnet V2 mais rápido (1024x1024)	`tensorflow-od-faster-rcnn-inception-resnet-v2-1024x1024-1`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Faster R-CNN Resnet-101 V1 640x640	`tensorflow-od-faster-rcnn-resnet101-v1-640x640-1`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Faster R-CNN Resnet-50 V1 1024x1024	`tensorflow-od-faster-rcnn-resnet50-v1-1024x1024-1`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Faster R-CNN Resnet-50 V1 640x640	`tensorflow-od-faster-rcnn-resnet50-v1-640x640-1`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	R-CNN Resnet-50 V1 mais rápido 800x1333	`tensorflow-od-faster-rcnn-resnet50-v1-800x1333-1`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	BABADO	`tensorflow-audioembedding-frill-1`	Classificação de áudio	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Classificação de imagens	`tensorflow-ic-swin-base-patch4-window7-224`	Classificação de imagens	mit	Sim	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	Incorporação de imagens	`tensorflow-icembedding-imagenet-mobilenet-v2-100-224-fv-4`	Classificação de imagens	apache-2.0	Não	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`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	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	Vetor de recursos de pré-visualização do Inception V3	`tensorflow-icembedding-tf2-preview-inception-v3-fv-4`	Classificação de imagens	apache-2.0	Não	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`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	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 V2 0,35 128	`tensorflow-ic-imagenet-mobilenet-v2-035-128`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	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 V2 0,50 224	`tensorflow-icembedding-imagenet-mobilenet-v2-050-224-fv-4`	Classificação de imagens	apache-2.0	Não	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`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	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 V2 1.40 224	`tensorflow-ic-imagenet-mobilenet-v2-140-224-classification-4`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	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 Vetor de características V2	`tensorflow-icembedding-tf2-preview-mobilenet-v2-featurevector-4`	Classificação de imagens	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	MobileNet Vetor de características V2	`tensorflow-icembedding-tf2-preview-mobilenet-v2-fv-4`	Classificação de imagens	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	MobileNet V3 Grande 1.00 224	`tensorflow-ic-imagenet-mobilenet-v3-large-100-224`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	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 Pequeno 0,75 224	`tensorflow-ic-imagenet-mobilenet-v3-small-075-224`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	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 Pequeno 1.00 224	`tensorflow-ic-imagenet-mobilenet-v3-small-100-224`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	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	Detecção de objetos	`tensorflow-od1-ssd-resnet50-v1-fpn-640x640-coco17-tpu-8`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	ResNet 50	`tensorflow-ic-resnet-50-classification-1`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.p3.8xlarge
Tensorflow	ResNet Vetor de 50 características	`tensorflow-icembedding-resnet-50-featurevector-1`	Classificação de imagens	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	ResNet V1 5.0	`tensorflow-ic-imagenet-resnet-v1-50-classification-4`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	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	ResNet Vetor de características V2 152	`tensorflow-icembedding-imagenet-resnet-v2-152-featurevector-4`	Classificação de imagens	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	ResNet V2 5.0	`tensorflow-ic-imagenet-resnet-v2-50-classification-4`	Classificação de imagens	Apache-2.0	Sim	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	ResNet Vetor de características V2 50	`tensorflow-icembedding-imagenet-resnet-v2-50-featurevector-4`	Classificação de imagens	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD Retinanet 640x640 Resnet-101	`tensorflow-od-retinanet-resnet101-v1-fpn-640x640-1`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	BERT pequeno L-10 _ H-512 _ A-8	`tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-10-H-512-A-8`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	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.m5,24 x grande, ml.m5,2 x grande, ml.m5,4 x grande, ml.m5.x grande, ml.p3,16 x grande, ml.p3,2 x grande, ml.p3,8 x grande
Tensorflow	BERT pequeno L-12 _ H-256 _ A-4	`tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-12-H-256-A-4`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	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.m5,24 x grande, ml.m5,2 x grande, ml.m5,4 x grande, ml.m5.x grande, ml.p3,16 x grande, ml.p3,2 x grande, ml.p3,8 x grande
Tensorflow	BERT pequeno L-12 _ H-768 _ A-12	`tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-12-H-768-A-12`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	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.m5,24 x grande, ml.m5,2 x grande, ml.m5,4 x grande, ml.m5.x grande, ml.p3,16 x grande, ml.p3,2 x grande, ml.p3,8 x grande
Tensorflow	BERT pequeno L-2 _ H-128 _ A-2	`tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-2-H-128-A-2`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	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.m5,24 x grande, ml.m5,2 x grande, ml.m5,4 x grande, ml.m5.x grande, ml.p3,16 x grande, ml.p3,2 x grande, ml.p3,8 x grande
Tensorflow	BERT pequeno L-4 _ H-512 _ A-8	`tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-4-H-512-A-8`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	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.m5,24 x grande, ml.m5,2 x grande, ml.m5,4 x grande, ml.m5.x grande, ml.p3,16 x grande, ml.p3,2 x grande, ml.p3,8 x grande
Tensorflow	BERT pequeno L-6 _ H-768 _ A-12	`tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-6-H-768-A-12`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	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.m5,24 x grande, ml.m5,2 x grande, ml.m5,4 x grande, ml.m5.x grande, ml.p3,16 x grande, ml.p3,2 x grande, ml.p3,8 x grande
Tensorflow	BERT pequeno L-8 _ H-768 _ A-12	`tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-8-H-768-A-12`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	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.m5,24 x grande, ml.m5,2 x grande, ml.m5,4 x grande, ml.m5.x grande, ml.p3,16 x grande, ml.p3,2 x grande, ml.p3,8 x grande
Tensorflow	SSD ResNet 152 V1 FPN 1024x1024 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-resnet152-v1-fpn-1024x1024-coco17-tpu-8`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD D0 EfficientDet	`tensorflow-od-efficientdet-d0-1`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD Efficientet D0 512x512 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-efficientdet-d0-512x512-coco17-tpu-8`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD Efficientet E1 640x640 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-efficientdet-d1-640x640-coco17-tpu-8`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD D2 EfficientDet	`tensorflow-od-efficientdet-d2-1`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD Efficientet D2 768x768 COPO '17	`tensorflow-od1-ssd-efficientdet-d2-768x768-coco17-tpu-8`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD D3 EfficientDet	`tensorflow-od-efficientdet-d3-1`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD Efficientet D3 896x896 COPO '17	`tensorflow-od1-ssd-efficientdet-d3-896x896-coco17-tpu-32`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD D5 EfficientDet	`tensorflow-od-efficientdet-d5-1`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD Mobilenet V1 VPN 640x640 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-mobilenet-v1-fpn-640x640-coco17-tpu-8`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	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`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Unidade de estado sólido Mobilenet V2 640x640	`tensorflow-od-ssd-mobilenet-v2-fpnlite-640x640-1`	Detecção de objetos	apache-2.0	Não	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Unidade de estado sólido Mobilenet FPN-Lite V2 320x320 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-mobilenet-v2-fpnlite-320x320-coco17-tpu-8`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Unidade de estado sólido Mobilenet FPN-lite V2 640x640 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-mobilenet-v2-fpnlite-640x640-coco17-tpu-8`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD ResNet 10.1 V1 FPN 1024x1024 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-resnet101-v1-fpn-1024x1024-coco17-tpu-8`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD ResNet 101 V1 VPN 640x640 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-resnet101-v1-fpn-640x640-coco17-tpu-8`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD ResNet 152 V1 VPN 640x640 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-resnet152-v1-fpn-640x640-coco17-tpu-8`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	SSD ResNet 5.0 V1 VPN 1024x1024 COCO '17	`tensorflow-od1-ssd-resnet50-v1-fpn-1024x1024-coco17-tpu-8`	Detecção de objetos	apache-2.0	Sim	ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Base suína 4 12 384	`tensorflow-ic-swin-base-patch4-window12-384`	Classificação de imagens	mit	Sim	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	Base Talking Heads	`tensorflow-tc-talking-heads-large`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	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.m5,24 x grande, ml.m5,2 x grande, ml.m5,4 x grande, ml.m5.x grande, ml.p3,16 x grande, ml.p3,2 x grande, ml.p3,8 x grande
Tensorflow	Classificação de texto	`tensorflow-tc-bert-en-uncased-L-12-H-768-A-12-2`	Classificação de texto	apache-2.0	Sim	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.m5,24 x grande, ml.m5,2 x grande, ml.m5,4 x grande, ml.m5.x grande, ml.p3,16 x grande, ml.p3,2 x grande, ml.p3,8 x grande
Tensorflow	Incorporação de texto	`tensorflow-tcembedding-universal-sentc-encoder-cmlm-en-large-1`	Incorporação de texto	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	TRILL destilado	`tensorflow-audioembedding-trill-distilled-3`	Classificação de áudio	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Trillsson 1	`tensorflow-audioembedding-trillsson1-1`	Classificação de áudio	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Trillsson 2	`tensorflow-audioembedding-trillsson2-1`	Classificação de áudio	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Trillsson 3	`tensorflow-audioembedding-trillsson3-1`	Classificação de áudio	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge
Tensorflow	Codificador de frases universal (base CMLM)	`tensorflow-tcembedding-universal-sentc-encoder-cmlm-en-base-1`	Incorporação de texto	apache-2.0	Não	ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge

Classic ML Algorithms (11)

SageMaker JumpStart A Amazon fornece implementações prontas para uso de algoritmos clássicos de aprendizado de máquina para tarefas de dados tabulares, como classificação, regressão e previsão de séries temporais. Esses algoritmos (XGBoost,LightGBM,CatBoost,scikit-learn,AutoGluon) são otimizados para dados estruturados e podem ser treinados do zero em seus próprios conjuntos de dados.

Fornecedor	Nome do modelo	ID do modelo	Tarefa	Licença	Fine-tunable	Tipos de instância de inferência compatíveis
Autóglúon	AutoGluon Classificação tabular	`autogluon-classification-ensemble`	Classificação tabular	apache-2.0	Sim	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
Autóglúon	AutoGluon Regressão tabular	`autogluon-regression-ensemble`	Regressão tabular	apache-2.0	Sim	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 Classificação	`catboost-classification-model`	Classificação tabular	apache-2.0	Sim	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.m4xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge
Catboost	CatBoost Regressão	`catboost-regression-model`	Regressão tabular	apache-2.0	Sim	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
Lightgbm	Classificação LightGBM	`lightgbm-classification-model`	Classificação tabular	mit	Sim	ml.c5.18xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.4xlarge, ml.c5.9xlarge, ml.m4xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24xlarge, ml.m5.2xlarge, ml.m5.4xlarge
Lightgbm	Regressão LightGBM	`lightgbm-regression-model`	Regressão tabular	mit	Sim	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
Pytorch	TabTransformer Classificação	`pytorch-tabtransformerclassification-model`	Classificação tabular	apache-2.0	Sim	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
Pytorch	TabTransformer Regressão	`pytorch-tabtransformerregression-model`	Regressão tabular	apache-2.0	Sim	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	Classificação linear	`sklearn-classification-linear`	Classificação tabular	cláusula bsd-3	Sim	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	Classificação XGBoost	`xgboost-classification-model`	Classificação tabular	apache-2.0	Sim	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	Regressão XGBoost	`xgboost-regression-model`	Regressão tabular	apache-2.0	Sim	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

Para obter as informações de licenciamento mais precisas e atualizadas, consulte a página de detalhes do modelo no SageMaker Studio ou a página do Hugging Face modelo.

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