特定于任务的模型

JumpStart 支持十五种最流行的问题类型的任务特定模型。在支持的问题类型中，Vision 和NLP相关类型共有 13 种。有八种问题类型支持增量训练和微调。有关增量训练和超参数调整的更多信息，请参阅SageMaker 自动模型调整。 JumpStart 还支持四种常用的表格数据建模算法。

您可以从 Studio 或 Studio Classic 的 JumpStart 登录页面搜索和浏览模特。当您选择模型时，模型详细信息页面会提供有关该模型的信息，您可以通过几个步骤来训练和部署模型。描述部分介绍了您可以通过模型完成的任务、预期的输入和输出类型以及微调模型所需的数据类型。

您还可以通过 SageMaker Python SDK 以编程方式使用模型。有关所有可用型号的列表，请参阅JumpStart可用型号表。

下表汇总了问题类型列表及其示例 Jupyter 笔记本的链接。

问题类型	支持使用预训练模型进行推理	可在自定义数据集上训练	支持的框架	示例笔记本
图像分类	是	是	PyTorch, TensorFlow	简介 JumpStart -图像分类
对象检测	是	是	PyTorch, TensorFlow, MXNet	简介 JumpStart -物体检测
语义分割	是	是	MXNet	简介 JumpStart -语义分割
实例分段	是	是	MXNet	简介 JumpStart -实例分割
图像嵌入	是	不支持	TensorFlow, MXNet	简介 JumpStart -图像嵌入
文本分类	是	是	TensorFlow	简介 JumpStart -文本分类
句子对分类	是	是	TensorFlow，Hugging Face	简介 JumpStart -句子对分类
问题回答	是	是	PyTorch，Hugging Face	简介 JumpStart — 问题解答
指定实体识别	是	不支持	Hugging Face	简介 JumpStart -命名实体识别
文本摘要	是	不支持	Hugging Face	简介 JumpStart -文本摘要
文本生成	是	不支持	Hugging Face	简介 JumpStart -文本生成
机器翻译	是	不支持	Hugging Face	简介 JumpStart -机器翻译
文本嵌入	是	不支持	TensorFlow, MXNet	简介 JumpStart -文本嵌入
表格分类	是	是	Light GBM、、 CatBoost、 AutoGluon-Tabular XGBoost、、Linear Lear TabTransformer ner	简介 JumpStart -表格分类-浅色GBM， CatBoost 简介 JumpStart -表格分类-XGBoost，线性学习器 简介 JumpStart -表格分类-学员 AutoGluon 简介 JumpStart -表格分类-学员 TabTransformer
表格回归	是	是	Light GBM、、 CatBoost、 AutoGluon-Tabular XGBoost、、Linear Lear TabTransformer ner	简介 JumpStart -表格回归-Ligh GBM t， CatBoost 简介 JumpStart — 表格回归-XGBoost，线性学习器 简介 JumpStart — 表格回归-学员 AutoGluon 简介 JumpStart — 表格回归-学员 TabTransformer