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# 利用可能な基盤モデル
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Amazon SageMaker JumpStart では、最新技術を取り入れた公開の基盤モデルや独自の基盤モデルが組み込まれていて、これらをカスタマイズして生成 AI ワークフローに統合することができます。

## 公開されている基盤モデル
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Amazon SageMaker JumpStart は、サードパーティーのソースからオープンソースの基盤モデルをオンボードし、維持しています。公開されているこれらのモデルのいずれかを使い始めるには、「[JumpStart 基盤モデルの使用法](jumpstart-foundation-models-use.md)」を参照するか、利用可能な [サンプルノートブックの例](jumpstart-foundation-models-example-notebooks.md) のいずれかを調べてください。公開されているモデルのサンプルノートブックで、モデル ID を切り替えて、同じモデルファミリー内のさまざまなモデルを試してみます。

公開されている JumpStart 基盤モデルを SageMaker Python SDK でデプロイする場合のモデル ID とリソースの詳細については、「[SageMaker Python SDK で基盤モデルを使用する](jumpstart-foundation-models-use-python-sdk.md)」を参照してください。

定義上、基盤モデルは多くのダウンストリームのタスクに適応できます。基盤モデルは膨大な量の一般的なドメインデータに基づいてトレーニングされ、同じモデルを複数のユースケースに合わせて実装またはカスタマイズすることができます。基盤モデルを選択するときは、まず、テキスト生成や画像生成など、特定のタスクを定義することから始めましょう。

### 公開されている時系列予測モデル
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時系列予測モデルは、連続的なデータを経時的に分析し、予測するために設計されています。これらのモデルは、金融、天気予報、エネルギー需要予測など、さまざまな分野に応用できます。Chronos モデルは、時系列予測タスクに特化していて、過去のデータパターンに基づいて正確に予測できます。


| モデル名 | モデル ID | モデルソース | 微調整可能 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| Chronos T5 Small | autogluon-forecasting-chronos-t5-small | Amazon | いいえ | 
| Chronos T5 Base | autogluon-forecasting-chronos-t5-base | Amazon | いいえ | 
| Chronos T5 Large | autogluon-forecasting-chronos-t5-large | Amazon | いいえ | 
| Chronos-Bolt Small | autogluon-forecasting-chronos-bolt-small | Amazon |  いいえ  | 
| Chronos-Bolt Base | autogluon-forecasting-chronos-bolt-base | Amazon |  いいえ  | 

### 公開されているテキスト生成モデル
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テキスト生成基盤モデルは、テキストの要約、テキストの分類、質問回答、長文コンテンツの生成、短い形式のコピーライティング、情報の抽出など、さまざまなダウンストリームタスクに使用できます。

最新のテキスト生成 JumpStart 基盤モデルを調べるには、「[Amazon SageMaker JumpStart の開始方法](https://aws.amazon.com/sagemaker/jumpstart/getting-started/?sagemaker-jumpstart-cards.sort-by=item.additionalFields.priority&sagemaker-jumpstart-cards.sort-order=asc&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-product-type=product-type%23foundation-model&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-text=ml-task-type%23text-generation&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-vision=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-tabular=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-audio-tasks=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-multimodal=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-RL=*all&awsm.page-sagemaker-jumpstart-cards=1)」製品詳細ページの **[テキスト生成]** フィルターを使用します。タスクに基づいた基盤モデルを Amazon SageMaker Studio UI または SageMaker Studio Classic UI で直接調べることもできます。JumpStart では、公開されているテキスト生成モデルの一部のみをファインチューニングに使用できます。詳細については、「[Amazon SageMaker Studio Classic で基盤モデルを使用する](jumpstart-foundation-models-use-studio.md)」を参照してください。

### 公開されている画像生成モデル
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JumpStart では、Stable Diffusion のさまざまな画像生成基盤モデルを提供しています。例えば、Stability AI のベースモデルや、テキストから画像を生成する特定のタスク向けに事前トレーニングされた Hugging Face のモデルがあります。text-to-image の基盤モデルを微調整する必要がある場合は、Stability AI の Stable Diffusion 2.1 ベースを使用できます。特定のアートスタイルでトレーニング済みのモデルを探す場合は、Hugging Face の多くのサードパーティーモデルのうちの 1 つを Amazon SageMaker Studio UI または SageMaker Studio Classic UI で直接調べることができます。

最新の画像生成 JumpStart 基盤モデルを調べるには、「[Amazon SageMaker JumpStart の開始方法](https://aws.amazon.com/sagemaker/jumpstart/getting-started/?sagemaker-jumpstart-cards.sort-by=item.additionalFields.priority&sagemaker-jumpstart-cards.sort-order=asc&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-product-type=product-type%23foundation-model&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-text=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-vision=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-tabular=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-audio-tasks=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-multimodal=ml-task-type%23txt2img&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-RL=*all&awsm.page-sagemaker-jumpstart-cards=1)」製品詳細ページの **[テキストで画像生成]** フィルターを使用してください。選択した text-to-image 基盤モデルの使用を開始するには、「[JumpStart 基盤モデルの使用法](jumpstart-foundation-models-use.md)」を参照してください。

## 独自の基盤モデル
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Amazon SageMaker JumpStart は、[AI21 Labs](https://www.ai21.com/)、[Cohere](https://cohere.com/)、[LightOn](https://www.lighton.ai/) などのサードパーティープロバイダーが提供する独自の基盤モデルへのアクセスを提供します。

これらの独自モデルのいずれかを使い始めるには、「[JumpStart 基盤モデルの使用法](jumpstart-foundation-models-use.md)」を参照してください。独自の基盤モデルを使用するには、まず AWS Marketplaceでモデルをサブスクライブする必要があります。モデルをサブスクライブした後、Studio または SageMaker Studio Classic でその基盤モデルを見つけてください。詳細については、「[SageMaker JumpStart の事前トレーニング済みモデル](studio-jumpstart.md)」を参照してください。

さまざまなユースケースに対応する最新の独自の基盤モデルについては、「[Amazon SageMaker JumpStart の開始方法](https://aws.amazon.com/sagemaker/jumpstart/getting-started/?sagemaker-jumpstart-cards.sort-by=item.additionalFields.priority&sagemaker-jumpstart-cards.sort-order=asc&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-product-type=product-type%23foundation-model&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-text=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-vision=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-tabular=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-audio-tasks=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-multimodal=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-RL=*all&sagemaker-jumpstart-cards.q=proprietary&sagemaker-jumpstart-cards.q_operator=AND)」を参照してください。