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O Jupyter AI
Você também pode usar o Amazon Q Developer como uma solução pronta para uso. Em vez de ter que configurar manualmente uma conexão com um modelo, você pode começar a usar o Amazon Q Developer com uma configuração simplificada. Quando você ativa o Amazon Q Developer, ele se torna o fornecedor de soluções padrão dentro do Jupyter AI. Para obter mais informações sobre como usar o Amazon Q Developer, consulte SageMaker JupyterLab.
O pacote da extensão está incluído na versão 1.2 e posteriores
Nesta seção, fornecemos uma visão geral dos recursos do Jupyter AI e demonstramos como configurar modelos fornecidos pelo JumpStart Amazon Bedrock JupyterLabou pelos notebooks Studio Classic. Para obter informações mais detalhadas sobre o projeto Jupyter AI, consulte sua documentação
Antes de usar o Jupyter AI e interagir com você LLMs, certifique-se de atender aos seguintes pré-requisitos:
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Para modelos hospedados por AWS, você deve ter o ARN do seu endpoint de SageMaker IA ou ter acesso ao Amazon Bedrock. Para outros fornecedores de modelos, você deve ter a chave de API usada para autenticar e autorizar solicitações para seu modelo. O Jupyter AI oferece apoio a uma ampla variedade de fornecedores de modelos e modelos de linguagem. Consulte a lista de modelos compatíveis
para se manter atualizado sobre os modelos mais recentes disponíveis. Para obter informações sobre como implantar um modelo em JumpStart, consulte Implantar um modelo na JumpStart documentação. Você precisa solicitar acesso ao Amazon Bedrock para usá-lo como seu fornecedor de modelos. -
Certifique-se de que as bibliotecas de IA do Jupyter estejam presentes em seu ambiente. Caso contrário, instale o pacote necessário seguindo as instruções em Instalação do Jupyter AI.
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Familiarize-se com os recursos do Jupyter AI em Acesse os atributos do Jupyter AI.
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Configure os modelos de destino que você deseja usar seguindo as instruções em Configure seu fornecedor de modelo.
Depois de concluir as etapas de pré-requisito, vá para Use o Jupyter AI em nosso Studio JupyterLab Classic.
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