Amazon SageMaker JumpStart は、基盤モデル、組み込みアルゴリズム、構築済みの ML ソリューションを備えた機械学習 (ML) ハブです。この基礎コースでは、自分のニーズに合う基盤モデルを見つけ、コンソールを使ってこれをデプロイする方法を学びます。ナレーション付きの動画、ステップごとの解説、トランスクリプトで構成されるガイド付きのチュートリアルを通して、フィルターを適用し自分のユースケースに最も適したモデルを見つける方法を学びます。
- コースレベル: 中級
- 所要時間: 1 時間
アクティビティ
このコースは、デモンストレーション、動画の視聴、ナレッジチェックの問題で構成されています。
コースの目標
このコースでは以下の内容を学習します。
- SageMaker JumpStart のモデルハブで、大規模言語モデル (LLM) を含む基盤モデルの大量のカタログを検索し、自分のユースケースに適したモデルを選ぶ。
- SageMaker JumpStart のコンソールを使ってモデルのデプロイ、ファインチューニング、評価を行う。
- デプロイのパラメータを使ってインスタンスタイプを選択する。
- テキストプロンプトを使って生成画像を作成する。
- デモンストレーション中に作成した SageMaker のリソースをクリーンアップする。
コースの対象者
このコースは以下のような方を対象としています。
- データサイエンティスト
- 機械学習エンジニア
前提条件
このコースを受講するにあたって、以下の要件が推奨されます。
- AWS Technical Essentials コースを修了している
- 機械学習と言語モデルのトレーニングに関する知識がある
コースの内容
- レッスン 1: コースの進め方
- レッスン 2: はじめに
- レッスン 3: 基盤モデルを見つける
- レッスン 4: 基盤モデルのデプロイ
- レッスン 5: 評価テスト
- レッスン 6: まとめ
- レッスン 7: お問い合わせ
