Cadernos de exemplo

Para step-by-step exemplos de como usar modelos de JumpStart fundação disponíveis publicamente com o SageMaker Python SDK, consulte os seguintes cadernos sobre geração de texto, geração de imagens e personalização de modelos.

nota

Os modelos de JumpStart fundação proprietários e disponíveis publicamente têm diferentes SageMaker Python SDKfluxos de trabalho de implantação. Descubra exemplos de notebooks proprietários de modelos básicos por meio do Amazon SageMaker Studio Classic ou do SageMaker console. Para obter mais informações, consulte JumpStart uso do modelo básico.

Você pode clonar o repositório de SageMaker exemplos da Amazon para executar os exemplos de modelos JumpStart básicos disponíveis no ambiente Jupyter de sua escolha no Studio. Para obter mais informações sobre aplicativos que você pode usar para criar e acessar o Jupyter no SageMaker, consulte. Aplicativos compatíveis com o Amazon SageMaker Studio

Previsão de séries temporais

Você pode usar os modelos Chronos para prever dados de séries temporais. Eles são baseados na arquitetura do modelo de linguagem. Use a Introdução à SageMaker JumpStart previsão de séries temporais com o notebook Chronos para começar.

Para obter informações sobre os modelos Chronos disponíveis, consulteModelos de fundação disponíveis.

Geração de texto

Explore cadernos de exemplo de geração de texto, incluindo orientações sobre fluxos de trabalho gerais de geração de texto, classificação de texto multilíngue, inferência em lote em tempo real, aprendizado rápido, interações com chatbots e muito mais.

• SageMaker JumpStart Foundation Models - HuggingFace Text2Text Generation com FLAN -T5 XL como exemplo

• SageMaker JumpStart Modelos básicos - BloomZ: classificação de texto multilíngue, perguntas e respostas, geração de código, reformulação de parágrafos e muito mais

• SageMaker JumpStart Modelos básicos - Transformação em lote de HuggingFace geração de texto em texto e inferência em lote em tempo real

• SageMaker JumpStart Modelos básicos - GPT -J, GPT -Neo Few-shot learning

• SageMaker JumpStart Modelos de fundação - Chatbots

• Introdução à SageMaker JumpStart - Geração de texto com modelos Mistral

• Introdução à SageMaker JumpStart - Geração de texto com modelos Falcon

Geração de imagens

Comece com modelos de difusão text-to-image estável, aprenda a implantar um modelo de pintura embutida e experimente um fluxo de trabalho simples para gerar imagens do seu cão.

• Introdução ao JumpStart - Texto em imagem

• Introdução à edição de JumpStart imagens - pintura embutida por difusão estável

• Gere imagens divertidas do seu cachorro

Personalização do modelo

Às vezes, seu caso de uso exige maior personalização do modelo de base para tarefas específicas. Para obter mais informações sobre abordagens de personalização de modelos, consulte Personalização do modelo básico ou explore um dos seguintes exemplos de cadernos.

• SageMaker JumpStart Modelos básicos - Ajustando o modelo GPT J 6B de geração de texto em um conjunto de dados específico de domínio

• SageMaker JumpStart Modelos básicos - Ajuste fino da HuggingFace instrução Text2Text

• Geração aumentada de recuperação: resposta a perguntas usando modelos de geração LangChain e incorporação da Cohere a partir de SageMaker JumpStart

• Geração aumentada de recuperação: resposta a perguntas usando LLama -2, Pinecone e conjunto de dados personalizado

• Geração aumentada de recuperação: resposta a perguntas com base em conjunto de dados personalizado com biblioteca de código aberto LangChain

• Geração aumentada de recuperação: resposta a perguntas com base em um conjunto de dados

• Geração aumentada de recuperação: resposta a perguntas usando modelos de incorporação de texto e Llama-2

• Amazon SageMaker JumpStart - Incorporação de texto e semelhança de frases