Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
Utilice modelos de base con SageMaker Python SDK
Todos JumpStart los modelos básicos están disponibles para su implementación programática mediante el SageMaker Python SDK.
Para implementar modelos fundacionales disponibles públicamente, puede usar su ID de modelo. Puede encontrar los identificadores de todos los modelos básicos disponibles públicamente en la tabla de Built-in algoritmos con modelos previamente entrenados
Los modelos patentados deben implementarse utilizando la información del paquete del modelo después de suscribirse al modelo en AWS Marketplace.
Puede encontrar la lista de modelos JumpStart disponibles enModelos fundacionales disponibles.
importante
Algunos modelos fundacionales requieren la aceptación explícita de un acuerdo de licencia de usuario final (EULA). Para obtener más información, consulte Aceptación del EULA con el SageMaker Python SDK.
En las siguientes secciones se muestra cómo refinar modelos fundacionales disponibles públicamente utilizando la clase JumpStartEstimator, implementar modelos fundacionales disponibles públicamente utilizando la clase JumpStartModel e implementar modelos fundacionales patentados utilizando la clase ModelPackage.