SageMaker JumpStart - Amazon SageMaker

SageMaker JumpStart

SageMaker JumpStart fournit des modèles open-source pré-entraînés pour un large éventail de types de problèmes afin de vous aider à démarrer avec le machine learning. Vous pouvez entraîner et ajuster ces modèles de manière incrémentielle avant le déploiement. JumpStart fournit également des modèles de solutions qui mettent en place une infrastructure pour les cas d'utilisation courants, ainsi que des blocs-notes d'exemples exécutables pour le machine learning avec SageMaker.

Vous pouvez accéder aux modèles pré-entraînés, aux modèles de solutions et aux exemples via la page de destination JumpStart dans Amazon SageMaker Studio. Les étapes suivantes montrent comment accéder aux modèles et solutions JumpStart à l'aide de Amazon SageMaker Studio.

Vous pouvez également accéder aux modèles à l'aide du kit SDK Python SageMaker. Pour obtenir plus d'informations sur l'utilisation programmatique des modèles JumpStart via l'API, consultez la rubrique Use SageMaker JumpStart Algorithms with Pretrained Models (Utiliser les algorithmes JumpStart de SageMaker avec les modèles pré-entraînés).

Ouverture et utilisation de JumpStart

Les sections suivantes fournissent des informations sur l'ouverture et l'utilisation de JumpStart à partir de l'interface utilisateur d'Amazon SageMaker Studio.

Ouvrir JumpStart

Dans Amazon SageMaker Studio, ouvrez JumpStart en utilisant l'une des méthodes suivantes :

  • Le lanceur JumpStart dans la section Get Started (Commencer).

  • L'icône JumpStart ( 
              The JumpStart icon.
            ) dans la barre latérale gauche.

  • Le bouton Browse JumpStart (Parcourir JumpStart) dans le volet des ressources lancées.


          Interface de SageMaker Studio avec JumpStart Launcher (Lanceur JumpStart), l'icône JumpStart et le bouton Browse JumpStart (Parcourir JumpStart).
Important

Avant de télécharger ou d'utiliser un contenu tiers : vous êtes tenu d'examiner et de respecter les conditions de licence applicables et de vous assurer qu'elles sont acceptables pour votre cas d'utilisation.

Utilisation de JumpStart

À partir de la page d'accueil de SageMaker JumpStart, vous pouvez rechercher des solutions, des modèles, des blocs-notes et d'autres ressources. Vous pouvez également consulter vos solutions, points de terminaison et tâches d'entraînement en cours. En utilisant la barre de recherche de JumpStart, vous pouvez rechercher les rubriques qui vous intéressent.


            The SageMaker JumpStart landing page with search bar and autosuggest options.

Vous pouvez trouver des ressources JumpStart en utilisant la recherche, ou en parcourant chaque catégorie qui suit le panneau de recherche :

  • Featured (En vedette) - Les solutions, modèles et exemples les plus récents ou les plus utilisés.

  • Solutions - En une seule étape, lancez des solutions complètes de machine learning qui relient SageMaker à d'autres services AWS. Sélectionnez Explore All Solutions (Explorer toutes les solutions) pour afficher toutes les solutions disponibles.

  • Models (Modèles) - Trouvez un modèle qui correspond à vos besoins parmi la collection de modèles textuels, visuels et tabulaires. Vous pouvez filtrer la collection par types de problèmes, types de données et cadres. Ensuite, déployez et affinez des modèles pré-entraînés pour la classification d'images et la détection d'objets en une seule étape. Sélectionnez Explore All Models (Explorer tous les modèles) pour afficher tous les modèles disponibles.

  • Resources (Ressources) - Utilisez des blocs-notes d'exemples, des blogs et des tutoriels vidéo pour apprendre et vous lancer dans la résolution de vos types de problèmes.

    • Example notebooks (Exemples de blocs-notes) – exécutez des exemples de blocs-notes qui utilisent des fonctions SageMaker telles que l'entraînement sur les instances Spot et les expériences sur une grande variété de types de modèles et de cas d'utilisation.

    • Blogs : lisez les détails et les solutions des experts en machine learning.

    • Tutoriels vidéo : regardez des tutoriels vidéo sur les fonctions de SageMaker et les cas d'utilisation du machine learning par des experts du machine learning.