Hubs privés organisés pour le contrôle d'accès du modèle de fondation dans JumpStart - Amazon SageMaker AI

View a markdown version of this page

Hubs privés organisés pour le contrôle d'accès du modèle de fondation dans JumpStart - Amazon SageMaker AI

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Hubs privés organisés pour le contrôle d'accès du modèle de fondation dans JumpStart

Créez des modèles de JumpStart base préentraînés pour votre organisation grâce à des hubs privés. Utilisez les derniers modèles de fondation propriétaires et accessibles au public tout en appliquant des barrières de protection de la gouvernance et en veillant à ce que votre organisation ne puisse accéder qu’aux modèles approuvés.

Utilisez des hubs de modèles privés pour partager des modèles et des blocs-notes, centraliser les artefacts, améliorer la visibilité et rationaliser l’utilisation des modèles au sein de votre organisation. Les administrateurs peuvent créer des hubs privés qui incluent des sous-ensembles de modèles adaptés aux différentes équipes, aux différents cas d’utilisation ou aux exigences de sécurité. Les administrateurs peuvent créer un hub de modèles JumpStart privé à l'aide du SDK SageMaker Python. Les utilisateurs peuvent ensuite parcourir, entraîner et déployer l'ensemble de modèles sélectionnés à l'aide d'Amazon SageMaker Studio ou du SDK SageMaker Python.

Pour plus d’informations sur la création d’un hub de modèles privé, consultez Guide d'administration pour les hubs de modélisation privés sur Amazon SageMaker JumpStart.

Pour plus d’informations sur le partage de hubs de modèles privés entre comptes, consultez Cross-account partage pour les hubs de modèles privés avec AWS Resource Access Manager.

Pour plus d’informations sur l’accession à un hub de modèles privé, consultez Guide de l’utilisateur.