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特定于任务的模型
JumpStart 支持十五种最流行的问题类型的任务特定模型。在支持的问题类型中，共有十三种类型与视觉和 NLP 相关。有八种问题类型支持增量训练和微调。有关增量训练和超参数调整的更多信息，请参阅 SageMaker AI 自动模型调整。 JumpStart 还支持四种常用的表格数据建模算法。
您可以从 Studio 或 Studio Classic 的 JumpStart 登录页面搜索和浏览模特。当您选择模型时，模型详细信息页面会提供有关该模型的信息，您可以通过几个步骤来训练和部署模型。描述部分介绍了您可以通过模型完成的任务、预期的输入和输出类型以及微调模型所需的数据类型。
您还可以通过 SageMaker Python 软件开发工具包
下表汇总了问题类型列表及其示例 Jupyter 笔记本的链接。
| 问题类型 | 支持使用预训练模型进行推理 | 可在自定义数据集上训练 | 支持的框架 | 示例笔记本 |
|---|---|---|---|---|
| 图像分类 | 支持 | 是 |
PyTorch, TensorFlow |
|
| 对象检测 | 支持 | 是 | PyTorch, TensorFlow, MXNet | |
| 语义分割 | 支持 | 是 | MXNet | |
| 实例分段 | 支持 | 是 | MXNet | |
| 图像嵌入 | 是 | 否 | TensorFlow, MXNet | |
| 文本分类 | 支持 | 是 | TensorFlow | |
| 句子对分类 | 支持 | 是 | TensorFlow，Hugging Face | |
| 问题回答 | 支持 | 是 | PyTorch，Hugging Face | |
| 指定实体识别 | 是 | 否 | Hugging Face | |
| 文本摘要 | 是 | 否 | Hugging Face | |
| 文本生成 | 是 | 否 | Hugging Face | |
| 机器翻译 | 是 | 否 | Hugging Face | |
| 文本嵌入 | 是 | 否 | TensorFlow, MXNet | |
| 表格分类 | 支持 | 是 | LightGBM、、 AutoGluon-Tabular CatBoost、 XGBoost、Linear Learner TabTransformer |
简介 JumpStart ——表格分类——LightGBM， CatBoost 简介 JumpStart -表格分类- XGBoost，线性学习器 |
| 表格回归 | 支持 | 是 | LightGBM、、 AutoGluon-Tabular CatBoost、 XGBoost、Linear Learner TabTransformer |
简介 JumpStart ——表格回归——lightGBM， CatBoost 简介 JumpStart — 表格回归- XGBoost，线性学习器 |
