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# Use modelos de base com o SageMaker Python SDK
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Todos os modelos JumpStart básicos estão disponíveis para implantação programática usando o SageMaker Python SDK.

Para implantar modelos de base disponíveis ao público, você pode usar o ID do modelo. Para encontrar um ID de modelo, pesquise o modelo de fundação pelo nome em[Modelos de base disponíveis](jumpstart-foundation-models-latest.md).

Modelos proprietários devem ser implantados usando as informações do pacote do modelo após a assinatura do modelo em AWS Marketplace. 

Você pode encontrar a lista de modelos JumpStart disponíveis em[Modelos de base disponíveis](jumpstart-foundation-models-latest.md).

**Importante**  
Alguns modelos de base exigem aceitação explícita de um contrato de licença do usuário final (EULA). Para obter mais informações, consulte [Aceitação do EULA com o SageMaker Python SDK](jumpstart-foundation-models-choose.md#jumpstart-foundation-models-choose-eula-python-sdk).

As seções a seguir mostram como ajustar e implantar modelos básicos com as classes SageMaker Python SDK atualizadas (`ModelTrainer`, e`JumpStartConfig`)`ModelBuilder`, dependendo se você está ajustando um modelo público, implantando um modelo público ou implantando um modelo assinado: AWS Marketplace 
+ Fine-tune modelos de fundação disponíveis publicamente com a `ModelTrainer` classe.
+ Implante modelos básicos disponíveis publicamente com a `ModelBuilder` classe.
+ Implante modelos de base proprietários com a `ModelBuilder` classe, referenciando os inscritos. `ModelPackage`

**Topics**
+ [Fine-tune modelos de fundação disponíveis publicamente com a `ModelTrainer` classe](jumpstart-foundation-models-use-python-sdk-estimator-class.md)
+ [Implantar modelos de base disponíveis ao público com a função `ModelBuilder`](jumpstart-foundation-models-use-python-sdk-model-class.md)
+ [Implementar modelos de base proprietários com a função `ModelBuilder`](jumpstart-foundation-models-use-python-sdk-proprietary.md)