Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Verwenden Sie Fundamentmodelle mit dem SageMaker Python SDK
Alle JumpStart Foundation-Modelle sind für die programmatische Bereitstellung mithilfe des SageMaker Python SDK verfügbar.
Um öffentlich verfügbare Basismodelle bereitzustellen, können Sie deren Modell-ID verwenden. Um eine Modell-ID zu finden, suchen Sie nach dem Foundation-Modell anhand des Namens inVerfügbare Basismodelle.
Proprietäre Modelle müssen nach dem Abonnieren des Modells in AWS Marketplace unter Verwendung der Modellpaketinformationen bereitgestellt werden.
Die Liste der JumpStart verfügbaren Modelle finden Sie unterVerfügbare Basismodelle.
Wichtig
Einige Grundlagenmodelle erfordern die ausdrückliche Annahme einer Endbenutzer-Lizenzvereinbarung (EULA). Weitere Informationen finden Sie unter Annahme des Endbenutzer-Lizenzvertrags mit der SageMaker Python SDK.
In den folgenden Abschnitten wird gezeigt, wie Sie die Foundation-Modelle mit den aktualisierten SageMaker Python SDK-Klassen (ModelTrainerModelBuilder, undJumpStartConfig) optimieren und bereitstellen, je nachdem, ob Sie ein öffentliches Modell optimieren, ein öffentliches Modell bereitstellen oder ein AWS Marketplace abonniertes Modell bereitstellen:
-
Fine-tune öffentlich verfügbare Foundation-Modelle mit der Klasse.
ModelTrainer -
Stellen Sie öffentlich verfügbare Foundation-Modelle mit der
ModelBuilderKlasse bereit. -
Stellen Sie mit der
ModelBuilderKlasse proprietäre Basismodelle bereit und beziehen Sie sich dabei auf die AbonnentenModelPackage.
Themen
