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# Fontes de modelos e contratos de licença
SageMaker JumpStart A Amazon fornece acesso a centenas de modelos de fundação proprietários e disponíveis publicamente de fontes e parceiros terceirizados. Você pode explorar a seleção do modelo JumpStart básico diretamente no console de SageMaker IA, no Studio ou no Studio Classic.
## Licenças e fontes de modelos
SageMaker JumpStart A Amazon fornece acesso a modelos de fundação disponíveis ao público e proprietários. Os modelos de base são integrados e mantidos por fornecedores proprietários e de código aberto terceirizados. Dessa forma, eles são lançados sob licenças diferentes, conforme designado pela fonte do modelo. Certifique-se de revisar a licença de qualquer modelo de base que você usa. Você é responsável por revisar e cumprir todos os termos de licença aplicáveis e garantir que eles sejam aceitáveis para seu caso de uso antes de baixar ou usar o conteúdo. Os seguintes exemplos demonstram as licenças comuns do modelo de base:
+ Modelo Alexa Teacher
+ Apache 2.0
+ BigScience Licença de IA responsável v1.0
+ Licença CreativeML Open RAIL\$1\$1-M
Da mesma forma, para qualquer modelo de base proprietário, certifique-se de revisar e cumprir todos os termos de uso e diretrizes de uso do fornecedor do modelo. Se tiver dúvidas sobre as informações de licença de um modelo proprietário específico, entre em contato diretamente com o fornecedor do modelo. Você pode encontrar as informações de contato do fornecedor do modelo na guia **Ajuda** de cada página do modelo em AWS Marketplace.
## Contratos de licença de usuário final
Alguns modelos JumpStart básicos exigem a aceitação explícita de um contrato de licença de usuário final (EULA) antes do uso.
### Aceitação do EULA no Amazon Studio SageMaker
Você pode ser solicitado a aceitar um contrato de licença de usuário final antes de ajustar, implantar ou avaliar um modelo básico no Studio. JumpStart Para começar a usar os modelos JumpStart básicos no Studio, consulte[Usar modelos de base no Studio](jumpstart-foundation-models-use-studio-updated.md).
**Importante**
Em 30 de novembro de 2023, a experiência anterior do Amazon SageMaker Studio agora se chama Amazon SageMaker Studio Classic. A seção a seguir é específica ao uso da experiência atualizada do Studio. Para obter informações sobre como usar a aplicação do Studio Classic, consulte [Amazon SageMaker Studio clássico](studio.md).
Alguns modelos JumpStart básicos exigem a aceitação de um contrato de licença do usuário final antes da implantação. Se isso for aplicável ao modelo de base que você escolher usar, o Studio exibirá uma janela com o conteúdo do EULA. Você é responsável por revisar e cumprir todos os termos de licença aplicáveis e garantir que eles sejam aceitáveis para seu caso de uso antes de baixar ou usar o modelo.
#### Aceitação do EULA no Amazon SageMaker Studio Classic
Você pode ser solicitado a aceitar um contrato de licença de usuário final antes de implantar um modelo JumpStart básico ou abrir um caderno de modelo JumpStart básico no Studio Classic. Para começar a usar os modelos JumpStart básicos no Studio Classic, consulte[Use modelos básicos no Amazon SageMaker Studio Classic](jumpstart-foundation-models-use-studio.md).
**Importante**
Em 30 de novembro de 2023, a experiência anterior do Amazon SageMaker Studio agora se chama Amazon SageMaker Studio Classic. A seção a seguir é específica ao uso da aplicação Studio Classic. Para obter informações sobre como usar a experiência atualizada do Studio, consulte [SageMaker Estúdio Amazon](studio-updated.md).
O Studio Classic ainda é mantido para cargas de trabalho existentes, mas não está mais disponível para integração. Você só pode parar ou excluir aplicativos do Studio Classic existentes e não pode criar novos. Recomendamos que você [migre sua carga de trabalho para a nova experiência do Studio](studio-updated-migrate.md).
Alguns modelos JumpStart básicos exigem a aceitação de um contrato de licença do usuário final antes da implantação. Se esse for o caso com o modelo de base que você escolher usar, o Studio Classic exibirá uma janela intitulada **Revise o contrato de licença de usuário final (EULA) e a Política de uso aceitável (AUP) abaixo** depois de escolher **Implantar** ou **Abrir caderno.** Você é responsável por revisar e cumprir todos os termos de licença aplicáveis e garantir que eles sejam aceitáveis para seu caso de uso antes de baixar ou usar o modelo.
### Aceitação do EULA com o SDK SageMaker Python
As seções a seguir mostram como declarar explicitamente a aceitação do EULA ao implantar ou ajustar um modelo com o SDK. JumpStart SageMaker Python Para obter mais informações sobre como começar a usar modelos JumpStart básicos usando o SageMaker Python SDK, consulte[Use modelos básicos com o SageMaker Python SDK](jumpstart-foundation-models-use-python-sdk.md).
Antes de começar, faça o seguinte:
+ Faça a atualização da versão mais recente do modelo que você deseja usar.
+ Instale a versão mais recente do SageMaker Python SDK.
**Importante**
Para usar o fluxo de trabalho a seguir, você deve ter a [versão 2.198.0](https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/releases/tag/v2.198.0) ou posterior do SDK instalada. SageMaker Python
#### Aceitação do EULA ao implantar um modelo JumpStart
Para modelos que exigem a aceitação de um contrato de licença de usuário final, você deve declarar explicitamente a aceitação do EULA ao implantar seu modelo. JumpStart
```
from sagemaker.jumpstart.model import JumpStartModel
model_id = "meta-textgeneration-llama-2-13b"
my_model = JumpStartModel(model_id=model_id)
# Declare EULA acceptance when deploying your JumpStart model
predictor = my_model.deploy(accept_eula=True)
```
O valor `accept_eula` é `None` por padrão e deve ser explicitamente redefinido como `True` para aceitar o contrato de licença do usuário final. Para obter mais informações, consulte [JumpStartModel](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/inference/model.html#sagemaker.jumpstart.model.JumpStartModel).
#### Aceitação do EULA ao ajustar um modelo JumpStart
Para modelos de ajuste fino que exigem a aceitação de um contrato de licença do usuário final, você deve declarar explicitamente a aceitação do EULA ao executar o método para seu estimador. `fit()` JumpStart Depois de ajustar um modelo pré-treinado, os pesos do modelo original são alterados. Por isso, ao implantar o modelo ajustado futuramente, você não precisará aceitar um EULA.
**nota**
O exemplo a seguir define `accept_eula=False`. Você deve alterar manualmente o valor para `True` a fim de aceitar o EULA.
```
from sagemaker.jumpstart.estimator import JumpStartEstimator
model_id = "meta-textgeneration-llama-2-13b"
# Declare EULA acceptance when defining your JumpStart estimator
estimator = JumpStartEstimator(model_id=model_id)
estimator.fit(accept_eula=False,
{"train": training_dataset_s3_path, "validation": validation_dataset_s3_path}
)
```
O valor `accept_eula` é `None` por padrão e deve ser explicitamente redefinido como `"true"` no método `fit()` para aceitar o contrato de licença de usuário final. Para obter mais informações, consulte [JumpStartEstimator](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html#sagemaker.jumpstart.estimator.JumpStartEstimator).
#### Versões do SageMaker Python SDK de aceitação do EULA anteriores à 2.198.0
**Importante**
Ao usar versões anteriores à [2.198.0](https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/releases/tag/v2.198.0) do SageMaker Python SDK, você deve usar a SageMaker `Predictor` classe para aceitar um modelo de EULA.
Depois de implantar um modelo JumpStart básico programaticamente usando o SageMaker Python SDK, você pode executar inferências em seu endpoint implantado com a classe. SageMaker `[Predictor](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/inference/predictors.html)` Para modelos que exigem a aceitação de um contrato de licença de usuário final, você deve declarar explicitamente a aceitação do EULA em sua chamada para a função `Predictor`:
```
predictor.predict(payload, custom_attributes="accept_eula=true")
```
O valor `accept_eula` é `false` por padrão e deve ser explicitamente redefinido como `true` para aceitar o contrato de licença do usuário final. O preditor apresentará uma mensagem de erro se você tentar executar a inferência enquanto o `accept_eula` estiver definido como `false`. Para obter mais informações sobre como começar a usar modelos JumpStart básicos usando o SageMaker Python SDK, consulte[Use modelos básicos com o SageMaker Python SDK](jumpstart-foundation-models-use-python-sdk.md).
**Importante**
O parâmetro `custom_attributes` aceita pares de valor-chave no formato `"key1=value1;key2=value2"`. Se você usar a mesma chave várias vezes, o servidor de inferência usará o último valor associado à chave. Por exemplo, se você passar `"accept_eula=false;accept_eula=true"` para o parâmetro `custom_attributes`, o servidor de inferência associará o valor à `true` chave. `accept_eula`