サンプルノートブックの例

で公開されている JumpStart 基盤モデル SageMaker Pythonを使用する方法 step-by-step の例についてはSDK、テキスト生成、画像生成、モデルカスタマイズに関する次のノートブックを参照してください。

注記

独自で公開されている JumpStart 基盤モデルには、さまざまな SageMakerPythonSDKデプロイワークフローがあります。Amazon SageMaker Studio Classic または SageMaker コンソールを使用して、独自の基盤モデルサンプルノートブックを検出します。詳細については、「 JumpStart 基盤モデルの使用方法」を参照してください。

Amazon SageMaker サンプルリポジトリのクローンを作成して、Studio 内の任意の Jupyter 環境で使用可能な JumpStart 基盤モデル例を実行できます。で Jupyter を作成およびアクセスするために使用できるアプリケーションの詳細については SageMaker、「」を参照してくださいAmazon SageMaker Studio でサポートされているアプリケーション。

テキスト生成

一般的なテキスト生成ワークフロー、多言語テキスト分類、リアルタイムバッチ推論、少量データ学習、チャットボットインタラクションなどに関するガイダンスを含む、テキスト生成のサンプルノートブックを試します。

• SageMaker JumpStart Foundation Models - HuggingFace Text2Text Generation with FLAN-T5 XL as a example

• SageMaker JumpStart 基盤モデル - BloomZ : 多言語テキスト分類、質問と回答、コード生成、段落のリフレーズなど

• SageMaker JumpStart 基盤モデル - HuggingFace Text2Text 生成バッチ変換とリアルタイムバッチ推論

• SageMaker JumpStart 基盤モデル - GPT-J、GPT-Neo 数ショット学習

• SageMaker JumpStart 基盤モデル - Chatbots

• 入門 SageMaker JumpStart - ミスラルモデルによるテキスト生成

• の概要 SageMaker JumpStart - Falcon モデルによるテキスト生成

画像生成

text-to-image Stable Diffusion モデルの使用を開始し、インペインティングモデルをデプロイする方法を学び、シンプルなワークフローを試して犬の画像を生成します。

• の概要 JumpStart - テキストから画像へ

• JumpStart 画像編集の概要 - 安定した拡散インペインティング

• 犬の楽しい画像の生成

モデルのカスタマイズ

ユースケースによっては、特定のタスクに合わせて基盤モデルをさらにカスタマイズする必要がある場合があります。モデルのカスタマイズのアプローチについては、「基盤モデルのカスタマイズ」を参照するか、以下のサンプルノートブックのいずれかを試してください。

• SageMaker JumpStart 基盤モデル - ドメイン固有のデータセットでのテキスト生成の微調整 GPT- J 6B モデル

• SageMaker JumpStart 基盤モデル - HuggingFace Text2Text 命令の微調整

• 検索拡張生成: と Cohere の の生成および埋め込みモデルを使用した LangChain質問への回答 SageMaker JumpStart

• 検索拡張生成: LLama-2、Pinecone、カスタムデータセットを使用した質問回答

• 検索拡張生成: オープンソース LangChain ライブラリを使用したカスタムデータセットに基づく質問回答

• 取得拡張生成: カスタムデータセットに基づく質問回答

• 検索拡張生成: Llama-2 モデルとテキスト埋め込みモデルを使用した質問回答

• Amazon SageMaker JumpStart - テキスト埋め込みとセンテンス類似性