Amazon SageMaker JumpStart est disponible depuis décembre 2020. Il s'agit d'une fonctionnalité d'Amazon SageMaker qui aide à démarrer rapidement avec l'apprentissage automatique (ML). SageMaker JumpStart permet d'ajuster et de déployer en un clic une grande variété de modèles pré-formés pour les tâches ML courantes, ainsi qu'une sélection de solutions de bout en bout qui résolvent les problèmes commerciaux courants. Ces fonctionnalités simplifient chaque étape du processus de ML, ce qui facilite le développement de modèles et réduit le temps de déploiement.

Récemment, AWS a ajouté l'API JumpStart en tant qu'extension du SDK Python SageMaker, vous permettant de déployer et d'affiner par programme une vaste sélection de modèles pré-formés pris en charge par JumpStart sur vos propres ensembles de données.

De plus, AWS vient d'annoncer que tous les modèles JumpStart pouvant être formés prennent désormais en charge la formation incrémentielle. La formation incrémentielle vous permet de former un modèle que vous avez déjà affiné à l'aide d'un jeu de données étendu qui contient un modèle sous-jacent non pris en compte dans les exécutions de réglage fin précédentes, ce qui a entraîné de mauvaises performances du modèle. AWS souligne que la formation incrémentielle permet d'économiser du temps et des ressources car vous n'avez pas besoin de recycler le modèle à partir de zéro.