Publié le: Nov 10, 2022
À partir d'aujourd'hui, Amazon SageMaker JumpStart offre deux modèles de base supplémentaires à la pointe de la technologie, Bloom pour la génération de texte et Stable Diffusion pour la génération d'images. Les clients peuvent accéder aux modèles nouvellement ajoutés via les API du SDK SageMaker Python et l'interface utilisateur SageMaker JumpStart dans SageMaker Studio.
Bloom peut être utilisé pour compléter la phrase ou générer de longs paragraphes en 46 langues différentes, et le texte généré semble souvent être véritablement écrit par un humain. Cette version inclut les modèles Bloom-560m, Bloom-1b1 et Bloom-1b7 pour la génération de texte. Stable Diffusion génère des images à partir d'un texte donné. Ce modèle est réputé pour offrir des images réalistes qui ressemblent de près au texte d'entrée.
Amazon SageMaker JumpStart, le hub de machine learning (ML) de SageMaker; offre plus de 350 algorithmes intégrés, des modèles pré-entraînés et des modèles de solutions pré-construits pour aider les clients à démarrer rapidement avec le ML. Les modèles pré-entraînés hébergés dans JumpStart sont des modèles disponibles publiquement de type State-of-the Art (SOTA) provenant de hubs de modèles populaires comme TensorFlow, PyTorch, Hugging Face et MXNet. Ils prennent en charge des tâches de ML populaires telles que la détection d'objets, la classification de texte et la génération de texte. Pour aider les scientifiques des données et les professionnels du ML à se lancer rapidement et en toute sécurité, les contenus sont stockés dans un référentiel AWS et accompagnés de scripts de formation et d'inférence compatibles avec les fonctionnalités SageMaker. Les clients peuvent affiner les modèles en utilisant leurs propres données ou les déployer tels quels pour l'inférence.
Tous ces modèles peuvent être utilisés dans toutes les régions où Amazon SageMaker est disponible.
Pour en savoir plus sur l'utilisation de chaque modèle, consultez le blog de lancement de Bloom et le blog de lancement de Stable Diffusion. Pour parcourir tous les modèles disponibles dans SageMaker JumpStart, veuillez visiter le hub SageMaker JumpStart ML.