JumpStart 基础模型

Amaz state-of-the-art on SageMaker JumpStart 为内容编写、代码生成、问题解答、文案撰写、摘要、分类、信息检索等用例提供基础模型。使用 JumpStart 基础模型构建自己的生成式 AI 解决方案，并将自定义解决方案与其他 SageMaker 功能集成。有关更多信息，请参阅 Amazon 入门 SageMaker JumpStart。

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 L LaMa -2-7b、BLOOM 176B、FLAN-T5 XL 或 GPT-J 6B，它们已针对大量文本数据进行了预训练，可以针对特定的语言任务进行微调。

Amaz SageMaker JumpStart on 载入并维护公开可用的基础模型，供您访问、自定义和集成到您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。所有基础模型均可通过编程方式与 SageMaker Python SDK 一起使用。有关更多信息，请参阅 在 SageMaker Python SDK 中使用基础模型。

有关选择模型时注意事项的更多信息，请参阅模型来源和许可协议。

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。