本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# End-to-end JumpStart 解决方案模板
<a name="jumpstart-solutions"></a>

**重要**  
截至 2023 年 11 月 30 日，之前的亚马逊 SageMaker Studio 体验现在被命名为 Amazon St SageMaker udio Classic。以下部分专门介绍如何使用 Studio Classic 应用程序。有关使用更新的 Studio 体验的信息，请参阅 [亚马逊 SageMaker Studio](studio-updated.md)。  
Studio Classic 仍针对现有工作负载进行维护，但不再可供入门使用。您只能停止或删除现有的 Studio Classic 应用程序，不能创建新的应用程序。我们建议您将[工作负载迁移到全新 Studio 体验](studio-updated-migrate.md)。

**注意**  
JumpStart 解决方案仅在 Studio 经典版中可用。

SageMaker JumpStart 提供一键式 end-to-end解决方案，旨在解决常见的机器学习用例。它们针对各自的领域使用成熟的算法，并提供完整的工作流程，通常包括数据处理、模型训练、部署、推理和监控。浏览以下使用案例，了解有关可用解决方案模板的更多信息。
+ [需求预测](#jumpstart-solutions-demand-forecasting)
+ [信用评级预测](#jumpstart-solutions-credit-prediction)
+ [欺诈侦测](#jumpstart-solutions-fraud-detection)
+ [计算机视觉](#jumpstart-solutions-computer-vision)
+ [从文档中提取和分析数据](#jumpstart-solutions-documents)
+ [预测性维护](#jumpstart-solutions-predictive-maintenance)
+ [流失预测](#jumpstart-solutions-churn-prediction)
+ [个性化推荐](#jumpstart-solutions-recommendations)
+ [强化学习](#jumpstart-solutions-reinforcement-learning)
+ [医疗保健与生命科学](#jumpstart-solutions-healthcare-life-sciences)
+ [财务定价](#jumpstart-solutions-financial-pricing)
+ [因果推理](#jumpstart-solutions-causal-inference)

从 JumpStart 登录页面中选择最适合您的用例的解决方案模板。选择解决方案模板后，会 JumpStart 打开一个显示解决方案描述的新选项卡和一个**启动**按钮。选择 **Launch** 后，将 JumpStart 创建运行解决方案所需的所有资源，包括训练和模型托管实例。有关启动 JumpStart 解决方案的更多信息，请参阅[启动解决方案](jumpstart-solutions-launch.md)。

启动解决方案后，您可以在中浏览解决方案功能和任何生成的工件 JumpStart。使用 “**已启动的 JumpStart 资产**” 菜单查找您的解决方案。在解决方案的选项卡中，选择**打开笔记本**以使用提供的笔记本并浏览解决方案的功能。由于构件是在启动期间或运行提供的笔记本之后生成的，因此它们在**生成的构件**表中列出。您可以使用垃圾桶图标 (![\[The trash icon for JumpStart.\]](http://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/images/jumpstart/jumpstart-trash.png)) 删除单独的构件。您可以通过选择**删除解决方案资源**来删除解决方案的所有资源。

## 需求预测
<a name="jumpstart-solutions-demand-forecasting"></a>

需求预测使用历史时间序列数据来对未来特定时期的客户需求进行估计，从而简化企业的供需决策流程。

需求预测使用案例包括预测交通行业的车票销售、股票价格、医院就诊次数、下个月在多个地点雇用的客户代表人数、下一季度多个地区的产品销售、第二天的视频流服务云服务器使用情况、下周多个地区的用电量、物联网设备和传感器（例如能耗）的数量等等。

时间序列数据分为*单变量*和*多变量*。例如，单个家庭的总用电量是一段时间内的单变量时间序列。当多个单变量时间序列相互堆叠时，它被称为多变量时间序列。例如，一个街区中 10 个不同（但相关）家庭的总用电量构成了一个多变量时间序列数据集。


| 解决方案名称  | 说明  | 开始使用  | 
| --- | --- | --- | 
| 需求预测  | [使用三 state-of-the-art种时间序列预测算法对多变量时间序列数据进行需求预测：[LSTNet](https://ts.gluon.ai/stable/api/gluonts/gluonts.mx.model.lstnet.html)、Prophet 和 AI [SageMaker Deepa](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/deepar.html) r。](https://facebook.github.io/prophet/) |  [GitHub »](https://github.com/awslabs/sagemaker-deep-demand-forecast)  | 

## 信用评级预测
<a name="jumpstart-solutions-credit-prediction"></a>

使用 JumpStart我们的信用评级预测解决方案来预测企业信用评级或解释机器学习模型做出的信用预测决策。与传统的信用评级建模方法相比，机器学习模型可以自动进行信用预测并提高其准确性。


| 解决方案名称  | 说明  | 开始使用  | 
| --- | --- | --- | 
| 企业信用评级预测  | [使用 Amazon AutoGluon 表格进行多模态（长文本和表格）机器学习，用于高质量的信用预测。](https://auto.gluon.ai/scoredebugweight/tutorials/tabular_prediction/index.html) | [GitHub »](https://github.com/awslabs/sagemaker-corporate-credit-rating) | 
| 基于图形的信用评分  | 通过训练[图神经网络 GraphSage 和表格模型，使用 Amazon[AutoGluon 表格](https://auto.gluon.ai/scoredebugweight/tutorials/tabular_prediction/index.html)数据和企业网络](https://cs.stanford.edu/people/jure/pubs/graphsage-nips17.pdf)预测企业信用评级。 | 在亚马逊 SageMaker Studio 经典版中查找。 | 
| 解释信用决策  | 使用 [LightGBM](https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/) 和S [HAP（SHapley加](https://shap.readthedocs.io/en/latest/index.html)法解释）预测信用申请中的信用违约并提供解释。 |  [GitHub »](https://github.com/awslabs/sagemaker-explaining-credit-decisions)  | 

## 欺诈侦测
<a name="jumpstart-solutions-fraud-detection"></a>

许多企业每年因欺诈损失数十亿美元。基于机器学习的欺诈检测模型有助于以系统化的方式，从海量数据中识别可能的欺诈活动。以下解决方案使用交易和用户身份数据集来识别欺诈性交易。


| 解决方案名称  | 说明  | 开始使用  | 
| --- | --- | --- | 
| 检测恶意用户和交易 | 使用具有过度采样技术[SageMaker 的人工智能](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/xgboost.html)自动检测交易中潜在 XGBoost的欺诈活动。[合成少数族裔过度采样](https://arxiv.org/abs/1106.1813) (SMOTE)。 |  [GitHub »](https://github.com/awslabs/fraud-detection-using-machine-learning)  | 
| 使用深度图形库检测金融交易中的欺诈行为 | 通过使用[深度图库](https://www.dgl.ai/)和[SageMaker 人工智能 XGBoost](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/xgboost.html)模型训练[图形卷积网络](https://arxiv.org/pdf/1703.06103.pdf)，检测金融交易中的欺诈行为。 |  [GitHub »](https://github.com/awslabs/sagemaker-graph-fraud-detection)  | 
| 财务支付分类 | 使用 [SageMaker AI](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/xgboost.html) 根据交易信息对金融付款进行分类 XGBoost。使用此解决方案模板作为欺诈检测、个性化或异常检测的中间步骤。 |  在亚马逊 SageMaker Studio 经典版中查找。  | 

## 计算机视觉
<a name="jumpstart-solutions-computer-vision"></a>

随着自动驾驶汽车、智能视频监控、医疗保健监控和各种对象计数任务等业务使用案例的兴起，对快速、准确的对象检测系统的需求也在不断增加。这些系统不仅涉及识别和分类图像中的每个对象，还需要通过在图像周围绘制相应的边界框来定位每个对象。在过去的十年中，深度学习技术的飞速发展极大地加速了对象检测的进步。


| 解决方案名称  | 说明  | 开始使用  | 
| --- | --- | --- | 
| 视觉产品缺陷检测 | 通过[从头开始训练物体检测模型或微调预训练的 SageMaker AI 模型](https://ieeexplore.ieee.org/document/8709818)，识别产品图像中的缺陷区域。 |  [GitHub »](https://github.com/awslabs/sagemaker-defect-detection)  | 
| 手写识别  | 通过训练[对象检测模型](https://mxnet.apache.org/versions/1.0.0/api/python/gluon/model_zoo.html#mxnet.gluon.model_zoo.vision.resnet34_v1)和[手写识别模型](https://arxiv.org/abs/1910.00663)来识别映像中的手写文本。使用 G [SageMaker round Trut](https://www.amazonaws.cn/sagemaker/data-labeling/) h 标记你自己的数据。 | [GitHub »](https://github.com/awslabs/sagemaker-handwritten-text-recognition) | 
| 针对鸟类种类的对象检测 | 使用 [SageMaker AI 物体检测模型](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/object-detection.html)识别场景中的鸟类。 |  在亚马逊 SageMaker Studio 经典版中查找。  | 

## 从文档中提取和分析数据
<a name="jumpstart-solutions-documents"></a>

JumpStart 为您提供解决方案，让您在关键业务文档中发现宝贵的见解和联系。使用案例包括文本分类、文档摘要、手写识别、关系提取、问答以及填写表格记录中的缺失值。


| 解决方案名称  | 说明  | 开始使用  | 
| --- | --- | --- | 
| 情绪分类的隐私性  | [文本匿名化](https://www.amazon.science/blog/preserving-privacy-in-analyses-of-textual-data)，以便在情绪分类中更好地保护用户隐私。 |  [GitHub »](https://github.com/awslabs/sagemaker-privacy-for-nlp)  | 
| 文档理解 | 使用中的[转换器](https://huggingface.co/docs/transformers/index)库进行文档摘要、实体和关系提取。 PyTorch |  [GitHub »](https://github.com/awslabs/sagemaker-document-understanding)  | 
| 手写识别  | 通过训练[对象检测模型](https://mxnet.apache.org/versions/1.0.0/api/python/gluon/model_zoo.html#mxnet.gluon.model_zoo.vision.resnet34_v1)和[手写识别模型](https://arxiv.org/abs/1910.00663)来识别映像中的手写文本。使用 G [SageMaker round Trut](https://www.amazonaws.cn/sagemaker/data-labeling/) h 标记你自己的数据。 | [GitHub »](https://github.com/awslabs/sagemaker-handwritten-text-recognition) | 
| 填写表格记录中的缺失值  | 通过训练[SageMaker 自动驾驶](https://www.amazonaws.cn/sagemaker/autopilot/)模型，填充表格记录中的缺失值。 |  [GitHub »](https://github.com/awslabs/filling-in-missing-values-in-tabular-records)  | 

## 预测性维护
<a name="jumpstart-solutions-predictive-maintenance"></a>

预测性维护的目标是协调及时更换部件，从而在纠正性维护和预防性维护之间实现最佳的平衡。以下解决方案使用来自工业资产的传感器数据，预测机器故障、计划外停机时间和维修成本。


| 解决方案名称  | 说明  | 开始使用  | 
| --- | --- | --- | 
| 车队的预测性维护  | 通过卷积神经网络模型，使用车辆传感器信息和维护信息预测车队故障。 |  [GitHub »](https://github.com/awslabs/aws-fleet-predictive-maintenance/)  | 
| 制造业的预测性维护  | 使用历史传感器读数训练[堆叠式双向 LSTM 神经网络](https://arxiv.org/pdf/1801.02143.pdf)模型，预测每个传感器的剩余使用寿命。 |  [GitHub »](https://github.com/awslabs/predictive-maintenance-using-machine-learning)  | 

## 流失预测
<a name="jumpstart-solutions-churn-prediction"></a>

客户流失率是许多公司面临的代价高昂的问题。在减少客户流失的工作中，公司可以识别可能退出其服务的客户，以便将精力集中在客户保留上。使用 JumpStart流失预测解决方案来分析用户行为和客户支持聊天记录等数据源，以确定哪些客户面临取消订阅或服务的高风险。


| 解决方案名称  | 说明  | 开始使用  | 
| --- | --- | --- | 
| 使用文本预测流失  | 使用带有 B [ER](https://huggingface.co/) T 编码器的数字、分类和文本特征预测流失，以及. [RandomForestClassifier](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html)  |  [GitHub »](https://github.com/awslabs/sagemaker-churn-prediction-text)  | 
| 手机客户流失预测 | 使用 [SageMaker AI](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/xgboost.html) 识别不满意的手机客户 XGBoost。 |  在亚马逊 SageMaker Studio 经典版中查找。  | 

## 个性化推荐
<a name="jumpstart-solutions-recommendations"></a>

您可以使用 JumpStart 解决方案来分析客户身份图或用户会话，以更好地了解和预测客户行为。针对个性化推荐，使用以下解决方案，对客户在多台设备上的身份建模，确定客户购买的可能性，或者根据过去的客户行为创建自定义电影推荐程序。


| 解决方案名称  | 说明  | 开始使用  | 
| --- | --- | --- | 
| 使用深度图形库对身份图中的实体进行解析  | 通过使用[深度图形库](https://www.dgl.ai/)训练[图形卷积网络](https://arxiv.org/pdf/1703.06103.pdf)，为线上广告投放执行跨设备实体链接。 |  [GitHub »](https://github.com/awslabs/sagemaker-graph-entity-resolution)  | 
| 购买建模 | 通过训练 [SageMaker AI XGBoost](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/xgboost.html) 模型来预测客户是否会进行购买。 |  [GitHub »](https://github.com/awslabs/sagemaker-purchase-modelling)  | 
| 自定义推荐系统 |  训练和部署自定义推荐系统，该系统使用 SageMaker 人工智能中的神经协作过滤根据过去的行为为客户生成电影建议。  |  在亚马逊 SageMaker Studio 经典版中查找。  | 

## 强化学习
<a name="jumpstart-solutions-reinforcement-learning"></a>

强化学习 (RL) 是一种基于与环境的交互进行学习的类型。这种类型的学习是由代理人使用的，该代理必须通过与动态环境的 trial-and-error互动来学习行为，在这种环境中，目标是最大限度地提高代理人因其行为而获得的长期回报。通过权衡具有不确定奖励的探索行为与具有已知奖励的探索行为，实现奖励最大化。

RL 非常适合解决大型复杂问题，例如供应链管理、HVAC 系统、工业机器人、游戏人工智能、对话系统和自动驾驶汽车。


| 解决方案名称  | 说明  | 开始使用  | 
| --- | --- | --- | 
| 适用于 Battlesnake AI 竞赛的强化学习  | 通过[BattleSnake](https://play.battlesnake.com/)人工智能竞赛为训练和推理提供强化学习工作流程。 |  [GitHub »](https://github.com/awslabs/sagemaker-battlesnake-ai)  | 
| 适用于 Procgen 挑战的分布式强化学习  | 适用于 [NeurIPS 2020 Procgen](https://www.aicrowd.com/challenges/neurips-2020-procgen-competition) 强化学习挑战的分布式强化学习入门套件。 | [GitHub »](https://github.com/aws-samples/sagemaker-rl-procgen-ray) | 

## 医疗保健与生命科学
<a name="jumpstart-solutions-healthcare-life-sciences"></a>

临床医生和研究人员可以使用 JumpStart 解决方案来分析医学影像、基因组信息和临床健康记录。


| 解决方案名称  | 说明  | 开始使用  | 
| --- | --- | --- | 
| 肺癌存活率预测 | [使用 AI 通过三维肺部计算机断层扫描 (CT) 扫描、基因组数据和临床健康记录，预测非小细胞肺癌患者的存活状态。SageMaker XGBoost](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/xgboost.html) |  [GitHub »](https://github.com/aws-samples/machine-learning-pipelines-for-multimodal-health-data/tree/sagemaker-soln-lcsp)  | 

## 财务定价
<a name="jumpstart-solutions-financial-pricing"></a>

许多企业定期动态调整定价，以尽可能地提高回报。使用以下 JumpStart 解决方案进行价格优化、动态定价、期权定价或投资组合优化用例。


| 解决方案名称  | 说明  | 开始使用  | 
| --- | --- | --- | 
| 价格优化 |  使用双重机器学习 (ML)（用于因果推断）和 [Prophet](https://facebook.github.io/prophet/) 预测程序估算价格弹性。使用这些估算值来优化每日价格。  |  在亚马逊 SageMaker Studio 经典版中查找。  | 

## 因果推理
<a name="jumpstart-solutions-causal-inference"></a>

研究人员可以使用贝叶斯网络等机器学习模型来表示因果依赖关系，并根据数据得出因果结论。使用以下 JumpStart解决方案来了解氮基肥料施用与玉米作物产量之间的因果关系。


| 解决方案名称  | 说明  | 开始使用  | 
| --- | --- | --- | 
| 作物产量反设事实 |  对玉米对氮肥的反应进行反设事实分析。该解决方案使用多光谱卫星图像和[地面观测数据](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352340921010283#tbl0001)来全面了解作物物候周期。  |  在亚马逊 SageMaker Studio 经典版中查找。  | 

# 启动解决方案
<a name="jumpstart-solutions-launch"></a>

**重要**  
截至 2023 年 11 月 30 日，之前的亚马逊 SageMaker Studio 体验现在被命名为 Amazon St SageMaker udio Classic。以下部分专门介绍如何使用 Studio Classic 应用程序。有关使用更新的 Studio 体验的信息，请参阅 [亚马逊 SageMaker Studio](studio-updated.md)。  
Studio Classic 仍针对现有工作负载进行维护，但不再可供入门使用。您只能停止或删除现有的 Studio Classic 应用程序，不能创建新的应用程序。我们建议您将[工作负载迁移到全新 Studio 体验](studio-updated-migrate.md)。

**注意**  
JumpStart 解决方案仅在 Studio 经典版中可用。

首先，通过 Amazon SageMaker Studio Classic 用户界面的 SageMaker JumpStart 登录页面选择解决方案。有关登录 Amazon SageMaker Studio Classic 的入门步骤的信息，请参阅登录 [Amazon A SageMaker I 域](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/gs-studio-onboard.html)。有关访问 SageMaker JumpStart 登录页面的详细信息，请参阅[JumpStart 在 Studio 经典版中打开并使用](studio-jumpstart.md#jumpstart-open-use)。

在您选择解决方案后，将打开解决方案的选项卡，其中显示解决方案的描述和一个 `Launch` 按钮。要启动解决方案，请`Launch`在 “**启动解决方案**” 部分中选择。 JumpStart 然后创建运行解决方案所需的所有资源。这包括训练和模型托管实例。

## 高级参数
<a name="jumpstart-solutions-config"></a>

您选择的解决方案可能会有可供选择的高级参数。选择 “**高级参数**” 以指定解决方案的 Amazon Identity and Access Management 角色。

解决方案能够跨9个相互交互的 Amazon 服务启动资源。要使解决方案按预期运行，在一项服务中新创建的组件，必须能够对在另一项服务中的新创建的组件执行操作。建议您使用默认 IAM 角色来确保添加了所有必需的权限。有关 IAM 角色的更多信息，请参阅 [Amazon Identity and Access Management 适用于亚马逊 A SageMaker I](security-iam.md)。

**Default IAM role**（原定设置 IAM 角色）

如果您选择此选项，则使用此解决方案所需的默认 IAM 角色。每种解决方案都需要不同的资源。以下列表根据所需的服务，描述了用于解决方案的默认角色。有关每项服务所需权限的说明，请参阅[Amazon SageMaker 项目管理策略和 JumpStart](security-iam-awsmanpol-sc.md)。
+ **API Gateway** — AmazonSageMakerServiceCatalogProductsApiGatewayRole 
+ **CloudFormation** – AmazonSageMakerServiceCatalogProductsCloudformationRole
+ **CodeBuild** – AmazonSageMakerServiceCatalogProductsCodeBuildRole 
+ **CodePipeline** – AmazonSageMakerServiceCatalogProductsCodePipelineRole
+ **事件** – AmazonSageMakerServiceCatalogProductsEventsRole
+ **Firehose** – AmazonSageMakerServiceCatalogProductsFirehoseRole
+ **Glu** e — AmazonSageMakerServiceCatalogProductsGlueRole
+ **Lambda** – AmazonSageMakerServiceCatalogProductsLambdaRole
+ **SageMaker 人工智能** — AmazonSageMakerServiceCatalogProductsExecutionRole 

如果您使用的是启用了 JumpStart 项目模板的新 SageMaker AI 域，则会在您的账户中自动创建这些角色。

如果您使用的是现有的 SageMaker AI 域，则您的账户中可能不存在这些角色。在这种情况下，启动解决方案时您将收到以下错误。

```
Unable to locate the updated roles required to launch this solution, a general role '/service-role/AmazonSageMakerServiceCatalogProductsUseRole' will be used. Please update your studio domain to generate these roles.
```

您仍然可以在没有所需角色的情况下启动解决方案，但会使用旧的默认角色 `AmazonSageMakerServiceCatalogProductsUseRole` 代替所需的角色。传统默认角色与 JumpStart 解决方案需要与之交互的所有服务都有信任关系。为了获得最佳安全性，我们建议您更新域名，为每项 Amazon 服务设置新创建的默认角色。

如果您已经加入 A SageMaker I 域，则可以使用以下步骤更新您的域以生成默认角色。

1. 打开 Amazon A SageMaker I 控制台，网址为[https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.amazonaws.cn/sagemaker/)。

1. 选择页面左上角的**控制面板**。

1. 在**域**页面中，选择**设置**图标 (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/images/icons/Settings_squid.png)) 以编辑域设置。

1. 在**常规设置**上选择**下一步**。

1. 在 “**SageMaker 项目和**” 下 JumpStart，选择 “** SageMaker JumpStart 为此账户启用亚马逊 SageMaker 项目模板和亚马逊**” 和 “为 **Studio Classic 用户启用亚马逊 SageMaker 项目模板和亚马逊 SageMaker JumpStart **”，选择 “**下一步**”。

1. 选择**提交**。

您应该能够在 “**应用程序-Studio**” 选项卡下的 “**项目-为该账户启用的亚马逊 SageMaker项目模板**” 中看到列出的默认角色。

**查找 IAM 角色**

如果您选择此选项，则必须从下拉列表中为每项必需的服务选择一个现有 IAM 角色。所选角色必须至少具有相应服务所需的最低权限。有关每项服务所需权限的说明，请参阅[Amazon SageMaker 项目管理策略和 JumpStart](security-iam-awsmanpol-sc.md)。

**输入 IAM 角色**

如果您选择此选项，则必须手动输入现有 IAM 角色的 ARN。所选角色必须至少具有相应服务所需的最低权限。有关每项服务所需权限的说明，请参阅[Amazon SageMaker 项目管理策略和 JumpStart](security-iam-awsmanpol-sc.md)。