Notebook di esempio
Per esempi dettagliati su come utilizzare i modelli di fondazione di JumpStart disponibili al pubblico con SageMaker Python SDK, consulta i seguenti notebook sulla generazione di testo, la generazione di immagini e la personalizzazione dei modelli.
Nota
I modelli di fondazione di JumpStart proprietari e disponibili al pubblico hanno flussi di lavoro di implementazione di SageMaker AI Python SDK diversi. Scopri i notebook di esempio dei modelli di fondazione proprietari tramite Amazon SageMaker Studio Classic o la console SageMaker AI. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzo dei modelli di fondazione di JumpStart.
Puoi clonare il repository egli esempi di Amazon SageMaker AI
Previsione di serie temporali
Per prevedere i dati di serie temporali, puoi utilizzare i modelli Chronos, basati sull’architettura del modello linguistico. Per iniziare, utilizza il notebook Introduzione a SageMaker JumpStart - Previsione delle serie temporali con Chronos
Per ulteriori informazioni sui modelli Chronos disponibili, consulta la sezione Modelli di fondazione disponibili.
Generazione di testo
Esplora i notebook di esempio per la generazione di testo, che includono linee guida sui flussi di lavoro generali per la generazione di testo, la classificazione multilingue del testo, l'inferenza in batch in tempo reale, l'apprendimento in pochi passaggi, le interazioni con i chatbot e altro ancora.
Generazione di immagini
Inizia con i modelli Stable Diffusion da testo a immagine, scopri come implementare un modello Inpainting e sperimenta un semplice flusso di lavoro per generare immagini del tuo cane.
Personalizzazione del modello
A volte il tuo caso d'uso richiede una maggiore personalizzazione del modello di fondazione per attività specifiche. Per ulteriori informazioni sugli approcci di personalizzazione dei modelli, consulta Personalizzazione del modello di fondazione o esplora uno dei seguenti notebook di esempio.
