Sources of ML Models

SageMaker AI mendukung empat cara mendapatkan model, dari usaha paling kecil sampai paling besar:

1. Pre-trained models di SageMaker JumpStart: siap di-deploy, atau di-fine-tune lalu di-deploy. Usaha paling kecil dan operational overhead paling rendah.
2. Built-in algorithms: algoritma milik SageMaker, dirancang untuk dataset besar dan compute yang signifikan.
3. Script mode dengan framework yang didukung: kode training sendiri di atas image siap pakai untuk scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, MXNet, atau Chainer.
4. Custom Docker images: bawa container sendiri dengan package apa pun yang dibutuhkan. Usaha paling besar.

SageMaker JumpStartCopy Anchor Link

• Model open-source pre-trained dari model hub populer untuk berbagai jenis masalah
• Deploy, fine-tune, dan evaluasi model, dengan incremental training sebelum deployment
• Solution templates yang menyiapkan infrastruktur untuk use case umum
• Contoh notebook yang siap dijalankan

Built-in algorithms mencakup supervised learning (classification, regression), unsupervised learning (clustering, dimension reduction, anomaly detection), image processing, time series, dan analisis teks.