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# 示范源和许可协议
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Amaz SageMaker JumpStart on 允许访问来自第三方来源和合作伙伴的数百种公开和专有的基础模型。你可以直接在 SageMaker AI 控制台、Studio 或 Studio Classic 中浏览 JumpStart 基础模型的选择。

## 许可证和模型来源
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Amazon SageMaker JumpStart 提供对公开和专有基础模型的访问权限。基础模型由第三方开源和专有提供商载入和维护。因此，它们在根据模型来源指定的不同许可证下发布。请确保检查您使用的任何基础模型的许可证。在下载或使用内容之前，您有责任查看和遵守任何适用的许可证条款，并确保您的使用案例可以接受这些条款。常见基础模型许可证的一些示例包括：
+ Alexa Teacher Model
+ Apache 2.0
+ BigScience 负责任的人工智能许可证 v1.0
+ CreativeML Open RAIL\$1\$1-M 许可证

同样，对于任何专有基础模型，请确保查看并遵守模型提供商的任何使用条款和使用指南。如果您对特定专有模型的许可证信息有疑问，请直接联系模型提供商。在 AWS Marketplace中，您可以在每个模型的**支持**选项卡中找到模型提供商的联系信息。

## 最终用户许可协议
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某些 JumpStart 基础模型要求在使用前明确接受最终用户许可协议 (EULA)。

### 亚马逊 SageMaker Studio 接受最终用户许可协议
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在 Studio 中微调、部署或评估 JumpStart 基础模型之前，系统可能会提示您接受最终用户许可协议。要开始使用 Studio 中的 JumpStart 基础模型，请参阅[在 Studio 中使用基础模型](jumpstart-foundation-models-use-studio-updated.md)。

**重要**  
截至 2023 年 11 月 30 日，之前的亚马逊 SageMaker Studio 体验现在被命名为 Amazon St SageMaker udio Classic。以下部分专门介绍如何使用更新后的 Studio 体验。有关使用 Studio Classic 应用程序的信息，请参阅 [亚马逊 SageMaker Studio 经典版](studio.md)。

某些 JumpStart 基础模型要求在部署之前接受最终用户许可协议。如果这适用于您选择使用的基础模型，Studio 会提示您一个包含 EULA 内容的窗口。在下载或使用模型之前，您有责任查看和遵守任何适用的许可证条款，并确保您的使用场景可以接受这些条款。

#### 亚马逊 SageMaker Studio 经典版接受最终用户许可协议
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在 Studio Classic 中部署 JumpStart 基础模型或打开基础型号笔记本电脑之前， JumpStart 系统可能会提示您接受最终用户许可协议。要开始使用 Studio Classic 中的 JumpStart 基础模型，请参阅[在 Amazon SageMaker Studio 经典版中使用基础模型](jumpstart-foundation-models-use-studio.md)。

**重要**  
截至 2023 年 11 月 30 日，之前的亚马逊 SageMaker Studio 体验现在被命名为 Amazon St SageMaker udio Classic。以下部分专门介绍如何使用 Studio Classic 应用程序。有关使用更新的 Studio 体验的信息，请参阅 [亚马逊 SageMaker Studio](studio-updated.md)。  
Studio Classic 仍针对现有工作负载进行维护，但不再可供入门使用。您只能停止或删除现有的 Studio Classic 应用程序，不能创建新的应用程序。我们建议您将[工作负载迁移到全新 Studio 体验](studio-updated-migrate.md)。

某些 JumpStart 基础模型要求在部署之前接受最终用户许可协议。如果您选择使用的基础模型也有此要求，则在您选择**部署**或**打开笔记本**之后，Studio Classic 会显示一个标题为**查看以下最终用户许可协议 (EULA) 和可接受使用政策 (AUP)** 的窗口。在下载或使用模型之前，您有责任查看和遵守任何适用的许可证条款，并确保您的使用场景可以接受这些条款。

### 使用 SDK 接受最终用户许可协议 SageMaker Python
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以下各节介绍如何在使用 SDK 部署或微调 JumpStart 模型时明确声明接受 EULA。 SageMaker Python有关使用 SageMaker Python SDK 开始使用 JumpStart 基础模型的更多信息，请参阅[在 SageMaker Python SDK 中使用基础模型](jumpstart-foundation-models-use-python-sdk.md)。

在开始之前，请确保完成了以下操作：
+ 升级到您使用的模型的最新版本。
+ 安装最新版本的 SageMaker Python SDK。

**重要**  
要使用以下工作流程，必须安装版本为 [2.198.0](https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/releases/tag/v2.198.0) 或更高版本的 SDK。 SageMaker Python

#### 部署模型时接受最终用户许可协议 JumpStart
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对于需要接受最终用户许可协议的型号，您必须在部署 JumpStart模型时明确声明接受最终用户许可协议。

```
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)
```

默认情况下 `accept_eula` 的值为 `None`，并且必须明确重新定义为 `True` 以接受最终用户许可协议。有关更多信息，请参阅 [JumpStartModel](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/inference/model.html#sagemaker.jumpstart.model.JumpStartModel)。

#### 微调模型时接受 EULA JumpStart
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对于需要接受最终用户许可协议的微调模型，在为估算器运行该`fit()`方法时，必须明确声明接受 EULA。 JumpStart 对预训练模型进行微调后，原始模型的权重会发生变化。因此，以后部署微调的模型时，无需接受 EULA。

**注意**  
以下示例设置 `accept_eula=False`。要接受 EULA，您应该手动将该值更改为 `True`。

```
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}
)
```

默认情况下 `accept_eula` 的值为 `None`，并且必须明确在 `fit()` 方法中重新定义为 `"true"` 以接受最终用户许可协议。有关更多信息，请参阅 [JumpStartEstimator](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html#sagemaker.jumpstart.estimator.JumpStartEstimator)。

#### EULA 接受 SageMaker Python SDK 版本低于 2.198.0
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**重要**  
使用低于 [2.198.0](https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/releases/tag/v2.198.0) 的 SageMaker Python SDK 版本时，必须使用 SageMaker `Predictor`类来接受模型最终用户许可协议。

使用 SageMaker Python SDK 以编程方式部署 JumpStart 基础模型后，您可以使用类对已部署的终端节点进行推理。 SageMaker `[Predictor](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/inference/predictors.html)`对于需要接受最终用户许可协议的模型，您必须在调用 `Predictor` 类时明确声明接受 EULA：

```
predictor.predict(payload, custom_attributes="accept_eula=true")
```

默认情况下 `accept_eula` 的值为 `false`，并且必须明确重新定义为 `true` 以接受最终用户许可协议。如果在 `accept_eula` 设置为 `false` 时尝试运行推理，则预测器会返回错误信息。有关使用 SageMaker Python SDK 开始使用 JumpStart 基础模型的更多信息，请参阅[在 SageMaker Python SDK 中使用基础模型](jumpstart-foundation-models-use-python-sdk.md)。

**重要**  
`custom_attributes` 参数接受 `"key1=value1;key2=value2"` 格式的键值对。如果您多次使用同一个键，则推理服务器将使用与该键关联的最后一个值。例如，如果您将 `"accept_eula=false;accept_eula=true"` 传递给 `custom_attributes` 参数，则推理服务器会将值 `true` 与 `accept_eula` 键相关联。