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# Notebook di esempio
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Per esempi dettagliati su come utilizzare i modelli di JumpStart base disponibili pubblicamente con l' SageMaker PythonSDK, consulta i seguenti taccuini sulla generazione di testo, la generazione di immagini e la personalizzazione dei modelli.

**Nota**  
I modelli di base proprietari e disponibili JumpStart pubblicamente hanno flussi di lavoro di implementazione di AI SDK diversi. SageMaker Python Scopri esempi di notebook proprietari basati su modelli Foundation tramite SageMaker Amazon Studio Classic o SageMaker la console AI. Per ulteriori informazioni, consulta [JumpStart utilizzo del modello di base](jumpstart-foundation-models-use.md).

Puoi clonare l'[archivio degli esempi di Amazon SageMaker AI](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models) per eseguire gli esempi di modelli di JumpStart base disponibili nell'ambiente Jupyter di tua scelta all'interno di Studio. Per ulteriori informazioni sulle applicazioni che puoi utilizzare per creare e accedere a Jupyter nell'intelligenza artificiale, consulta. SageMaker [Applicazioni supportate in Amazon SageMaker Studio](studio-updated-apps.md)

## Previsione di serie temporali
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Per prevedere i dati di serie temporali, puoi utilizzare i modelli Chronos, basati sull’architettura del modello linguistico. Usa il taccuino [Introduzione a SageMaker JumpStart - Time Series Forecasting with Chronos](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/default/%20%20%20%20generative_ai/sm-jumpstart_time_series_forecasting.ipynb) per iniziare.

Per ulteriori informazioni sui modelli Chronos disponibili, consulta la sezione [Modelli di fondazione disponibili](jumpstart-foundation-models-latest.md).

## Generazione di testo
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Esplora i notebook di esempio per la generazione di testo, che includono linee guida sui flussi di lavoro generali per la generazione di testo, la classificazione multilingue del testo, l'inferenza in batch in tempo reale, l'apprendimento in pochi passaggi, le interazioni con i chatbot e altro ancora. 
+ [SageMaker JumpStart Foundation Models - HuggingFace Text2Text Generation con XL come esempio FLAN-T5 ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/text2text-generation-flan-t5.html)
+ [SageMaker JumpStart Foundation Models - BloomZ: classificazione multilingue del testo, domande e risposte, generazione di codice, riformulazione dei paragrafi e altro](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/text2text-generation-bloomz.html)
+ [SageMaker JumpStart Modelli Foundation - Generazione HuggingFace Text2Text, trasformazione in batch e inferenza in batch Real-Time ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/text2text-generation-Batch-Transform.html)
+ [SageMaker JumpStart Foundation Models -, apprendimento GPT-J GPT-Neo Few-shot](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/text-generation-few-shot-learning.html)
+ [SageMaker JumpStart Foundation Models - Chatbot](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/text-generation-chatbot.html)
+ [Introduzione a SageMaker JumpStart - Generazione di testo con modelli Mistral](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/mistral-7b-instruction-domain-adaptation-finetuning.html)
+ [Introduzione a SageMaker JumpStart - Generazione di testo con modelli Falcon](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/falcon-7b-instruction-domain-adaptation-finetuning.html)

## Generazione di immagini
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Inizia con i modelli Stable Diffusion da testo a immagine, scopri come implementare un modello Inpainting e sperimenta un semplice flusso di lavoro per generare immagini del tuo cane. 
+ [Introduzione a JumpStart - Da testo a immagine](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_to_image/Amazon_JumpStart_Text_To_Image.html)
+ [Introduzione alla modifica delle JumpStart immagini - Stable Diffusion Inpainting](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_inpainting/Amazon_JumpStart_Inpainting.html)
+ [Genera immagini divertenti del tuo cane](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_to_image/custom_dog_image_generator.html)

## Personalizzazione del modello
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A volte il tuo caso d'uso richiede una maggiore personalizzazione del modello di fondazione per attività specifiche. Per ulteriori informazioni sugli approcci di personalizzazione dei modelli, consulta [Personalizzazione del modello di fondazione](jumpstart-foundation-models-customize.md) o esplora uno dei seguenti notebook di esempio. 
+ [SageMaker JumpStart Foundation Models: modello GPT-J 6B Fine-tuning di generazione di testo su set di dati specifico del dominio](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/domain-adaption-finetuning-gpt-j-6b.html)
+ [SageMaker JumpStart Foundation Models - HuggingFace Istruzioni Text2Text Fine-Tuning](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/instruction-fine-tuning-flan-t5.html)
+ [Retrieval-Augmented Generazione: risposta alle domande utilizzando Generate LangChain and Embedding Models di Cohere SageMaker JumpStart](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/question_answering_Cohere+langchain_jumpstart.html)
+ [Retrieval-Augmented Generazione: risposta alle domande utilizzando Pinecone e Custom LLama-2 Dataset](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/question_answering_pinecone_llama-2_jumpstart.html)
+ [Retrieval-Augmented Generazione: risposta alle domande basata su set di dati personalizzato con libreria Open-sourced LangChain ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/question_answering_langchain_jumpstart.html)
+ [Retrieval-Augmented Generazione: risposta alle domande basata su set di dati personalizzati](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/question_answering_jumpstart_knn.html)
+ [Retrieval-Augmented Generazione: utilizzo di modelli di risposta alle domande Llama-2 e di incorporamento del testo](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/question_answering_text_embedding_llama-2_jumpstart.html)
+ [Amazon SageMaker JumpStart - Incorporamento del testo e somiglianza delle frasi](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/text-embedding-sentence-similarity.html)