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Amazon SageMaker JumpStart es un centro de aprendizaje automático (ML) que puede ayudarlo a acelerar su viaje de ML. SageMaker JumpStart le brinda acceso a algoritmos integrados con modelos preentrenados de centros de modelos populares, modelos básicos preentrenados para ayudarlo a realizar tareas como resúmenes de artículos y generación de imágenes, y soluciones integrales para resolver casos de uso comunes .
Hoy, estoy feliz de anunciar que usted puede ahora compartir artefactos de ML, como modelos y cuadernos, más fácilmente con otros usuarios que comparten su cuenta de AWS mediante SageMaker JumpStart.
Uso de SageMaker JumpStart para compartir artefactos de ML
El aprendizaje automático es un deporte de equipo. Es posible que desee compartir sus modelos y cuadernos con otros científicos de datos de su equipo para colaborar y aumentar la productividad. O bien, es posible que desee compartir sus modelos con los equipos de operaciones para poner sus modelos en producción. Permítame mostrarle cómo compartir artefactos de ML mediante SageMaker JumpStart.
En SageMaker Studio, seleccione Modelos en el menú de navegación izquierdo. Luego, seleccione Modelos compartidos y Compartido por mi organización. Ahora puede descubrir y buscar artefactos de ML que otros usuarios compartieron dentro de su cuenta de AWS. Tenga en cuenta que puede agregar y compartir artefactos de ML desarrollados con SageMaker, así como aquellos desarrollados fuera de SageMaker.
Para compartir un modelo o una libreta, seleccione Agregar. Para los modelos, proporcione información básica, como el título, la descripción, el tipo de datos, la tarea de ML, el marco y cualquier metadato adicional. Esta información ayuda a otros usuarios a encontrar los modelos adecuados para sus casos de uso. También puede habilitar el entrenamiento y la implementación para su modelo. Esto permite a los usuarios ajustar su modelo compartido e implementar el modelo con solo unos pocos clics a través de SageMaker JumpStart.
Para habilitar el entrenamiento de modelos, puede seleccionar un trabajo de entrenamiento de SageMaker existente que completará automáticamente toda la información relevante. Esta información incluye el marco del contenedor, la ubicación del script de entrenamiento, la ubicación del artefacto del modelo, el tipo de instancia, los conjuntos de datos de entrenamiento y validación predeterminados y la columna de destino. También puede proporcionar información de capacitación de modelos personalizados seleccionando un contenedor de aprendizaje profundo de SageMaker preconstruido o seleccionando un contenedor de Docker personalizado en Amazon ECR. También puede especificar hiperparámetros y métricas predeterminados para el entrenamiento del modelo.
Para habilitar la implementación del modelo, también debe definir la imagen del contenedor que se usará, la secuencia de comandos de inferencia y la ubicación del artefacto del modelo, y el tipo de instancia predeterminado. Consulte la Guía para desarrolladores de SageMaker para obtener más información sobre las opciones de implementación y entrenamiento de modelos.
Compartir una libreta funciona de manera similar. Debe proporcionar información básica sobre su computadora portátil y la ubicación de Amazon S3 del archivo de la computadora portátil.
Los usuarios que comparten su cuenta de AWS ahora pueden buscar y seleccionar modelos compartidos para ajustar, implementar puntos finales o ejecutar cuadernos directamente en SageMaker JumpStart.
En SageMaker Studio, seleccione Soluciones de inicio rápido en el menú de navegación izquierdo, luego seleccione Soluciones, modelos, portátiles de ejemplo para acceder a todos los artefactos de ML compartidos, junto con modelos previamente entrenados de centros de modelos populares y soluciones integrales.
Ya disponible
La nueva capacidad para compartir artefactos de aprendizaje automático dentro de Amazon SageMaker JumpStart está disponible hoy en todas las regiones de AWS donde está disponible Amazon SageMaker JumpStart. Para obtener más información, visite Amazon SageMaker JumpStart y la documentación de SageMaker JumpStart.
¡Comience a compartir sus modelos y cuadernos con Amazon SageMaker JumpStart hoy mismo!
— Antje
