タスク固有のモデル

JumpStart は、最も人気のある問題タイプのうち 15 種類のタスク固有のモデルをサポートしています。サポートされている問題タイプのうち、Vision および NLP関連のタイプは合計 13 です。インクリメンタルトレーニングと微調整をサポートする問題タイプが 8 つあります。インクリメンタルトレーニングとハイパーパラメータチューニングの詳細については、SageMaker 「自動モデルチューニング」を参照してください。 JumpStart は、表形式データモデリング用の 4 つの一般的なアルゴリズムもサポートしています。

Studio または Studio Classic の JumpStart ランディングページからモデルを検索および参照できます。モデルを選択すると、モデルの詳細ページにモデルに関する情報が表示され、いくつかのステップでモデルをトレーニングおよびデプロイできます。説明セクションでは、モデルで何ができるか、必要な入力と出力のタイプ、モデルの微調整に必要なデータ型について説明しています。

SageMaker Python SDKでプログラムでモデルを利用することもできます。使用可能なすべてのモデルのリストについては、JumpStart「使用可能なモデル表」を参照してください。

次の表は、問題タイプおよび関連するサンプルの Jupyter ノートブックへのリンクの一覧です。

問題タイプ	事前トレーニング済みモデルによる推論をサポート	カスタムデータセットでトレーニング可能	サポートされるフレームワーク	サンプルノートブック
画像分類	はい	あり	PyTorch, TensorFlow	の概要 JumpStart - イメージ分類
オブジェクト検出	はい	あり	PyTorch, TensorFlow, MXNet	の概要 JumpStart - オブジェクト検出
セマンティックセグメンテーション	はい	あり	MXNet	の概要 JumpStart - セマンティックセグメンテーション
インスタンスセグメンテーション	はい	あり	MXNet	の概要 JumpStart - インスタンスセグメンテーション
イメージ埋め込み	あり	なし	TensorFlow, MXNet	の概要 JumpStart - イメージ埋め込み
テキスト分類	はい	あり	TensorFlow	の概要 JumpStart - テキスト分類
センテンスペア分類	はい	あり	TensorFlow、Hugging Face	入門 JumpStart - センテンスペア分類
質問に対する回答	はい	あり	PyTorch、Hugging Face	の概要 JumpStart — 質問への回答
固有表現認識	あり	いいえ	Hugging Face	の概要 JumpStart - 名前付きエンティティ認識
テキスト要約	あり	いいえ	Hugging Face	の概要 JumpStart - テキストの要約
テキスト生成	あり	いいえ	Hugging Face	の概要 JumpStart - テキスト生成
機械翻訳	あり	いいえ	Hugging Face	の概要 JumpStart - 機械翻訳
テキスト埋め込み	あり	なし	TensorFlow, MXNet	の概要 JumpStart - テキスト埋め込み
表形式分類	はい	あり	Light GBM、 CatBoost、XGBoost、- AutoGluonTabular TabTransformer、Linear Learner	の概要 JumpStart - 表形式分類 - ライト GBM、 CatBoost の概要 JumpStart - 表形式分類 - XGBoost、線形学習 の概要 JumpStart - 表形式分類 - AutoGluon 学習 の概要 JumpStart - 表形式分類 - TabTransformer 学習
表形式回帰	はい	あり	Light GBM、 CatBoost、XGBoost、- AutoGluonTabular TabTransformer、Linear Learner	の概要 JumpStart - 表形式の回帰 - 軽量 GBM、 CatBoost の概要 JumpStart – 表形式の回帰 - XGBoost、線形学習 の概要 JumpStart – 表形式の回帰 - AutoGluon 学習 の概要 JumpStart – 表形式の回帰 - TabTransformer 学習