JumpStart 基础模型
Amazon SageMaker JumpStart 提供了先进的基础模型，可用于内容编写、代码生成、问题回答、文案撰写、摘要、分类、信息检索等使用案例。使用 JumpStart 基础模型构建自己的生成式人工智能解决方案，并将自定义解决方案与 SageMaker 的其他功能集成。有关更多信息，请参阅 Amazon SageMaker JumpStart 入门
基础模型是一种大型的预训练模型，可进行调整以用于许多下游任务，通常用作开发更专业化模型的起点。基础模型的示例包括 LLaMa-2-7b、BLOOM 176B、FLAN-T5 XL 或 GPT-J 6B，它们在大量文本数据上进行了预训练，可以针对特定的语言任务进行微调。
Amazon SageMaker JumpStart 载入并维护公开可用的基础模型，供您访问、自定义和集成到自己的机器学习生命周期中。有关更多信息，请参阅 公开可用的基础模型。Amazon SageMaker JumpStart 还包括来自第三方提供商的专有基础模型。有关更多信息，请参阅 专有基础模型。
要开始探索和尝试可用模型，请参阅如何使用 JumpStart 基础模型。所有基础模型均可配合 SageMaker Python SDK 以编程方式使用。有关更多信息，请参阅 通过 SageMaker Python SDK 使用基础模型。
有关选择模型时注意事项的更多信息，请参阅选择基础模型。
有关自定义和微调基础模型的具体信息，请参阅自定义基础模型。
有关基础模型的更多一般信息，请参阅白皮书关于基础模型的机遇和风险
探索最新的基础模型
Amazon SageMaker JumpStart 内置提供先进的专有和公开可用的基础模型，可以自定义并集成到您的生成式人工智能工作流中。
专有基础模型
Amazon SageMaker JumpStart 提供了对第三方提供商的专有基础模型的访问，这些提供商包括 AI21 Labs
要开始使用这些专有模型之一，请参阅如何使用 JumpStart 基础模型。要使用专有基础模型，您必须先在 Amazon Web Services Marketplace 中订阅该模型。订阅模型后，在 SageMaker Studio 中找到基础模型以运行示例笔记本。
要探索适用于各种使用案例的最新专有基础模型，请参阅 Amazon SageMaker JumpStart 入门
公开可用的基础模型
Amazon SageMaker JumpStart 载入并维护来自第三方来源的开源基础模型。要开始使用其中一种公开可用的模型，请查看如何使用 JumpStart 基础模型或浏览可用的示例笔记本之一。在公开可用模型的给定示例笔记本中，尝试切换模型 ID，以实验同一模型系列中的不同模型。
有关模型 ID 和使用 SageMaker Python SDK 部署公开可用 JumpStart 基础模型的资源的更多信息，请参阅通过 SageMaker Python SDK 使用公开可用的基础模型。
示例笔记本
有关如何将公开可用的 JumpStart 基础模型与 SageMaker Python SDK 结合使用的分步示例，请参阅以下关于文本生成、图像生成和模型自定义的笔记本。
注意
专有和公开可用的 JumpStart 基础模型具有不同的 SageMaker Python SDK 部署工作流。通过 Amazon SageMaker Studio 或 SageMaker 控制台探索专有的基础模型示例笔记本。有关更多信息，请参阅 如何使用 JumpStart 基础模型。
您可以找到与基础模型相关的示例笔记本，可直接在 SageMaker Studio 中运行。有关在 Studio 中探索基础模型的更多信息，请参阅在 Amazon SageMaker Studio 中使用基础模型。
或者，有关如何创建和访问可用于在 SageMaker 中运行示例笔记本的 Jupyter 笔记本实例的说明，请参阅 Amazon SageMaker 笔记本实例。创建笔记本实例并将其打开后，选择 SageMaker 示例选项卡以查看所有 SageMaker 示例的列表。要打开笔记本，请选择其使用选项卡，然后选择创建副本。
文本生成
探索文本生成示例笔记本，包括一般文本生成工作流、多语言文本分类、实时批量推理、少样本学习、聊天机器人交互等方面的指导。
图像生成
开始使用文本到图像的 Stable Diffusion 模型，学习如何部署图像修复模型，并尝试使用简单的工作流来生成狗的图像。
模型自定义
有时，您的使用案例需要针对特定任务进行更多的基础模型自定义。有关模型自定义方法的更多信息，请参阅自定义基础模型或浏览以下示例笔记本之一。