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# Exemples de blocs-notes
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Pour obtenir des exemples étape par étape sur la façon d'utiliser des modèles de JumpStart base accessibles au public avec le SageMaker Python SDK, consultez les blocs-notes suivants sur la génération de texte, la génération d'images et la personnalisation des modèles.

**Note**  
Les modèles de JumpStart base propriétaires et accessibles au public comportent différents flux de travail de déploiement du Python SDK SageMaker AI. Découvrez des exemples de blocs-notes propriétaires de modèles de base via Amazon SageMaker Studio Classic ou la console SageMaker AI. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [JumpStart utilisation du modèle de base](jumpstart-foundation-models-use.md).

Vous pouvez cloner le référentiel d'exemples [ Amazon SageMaker AI ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models) pour exécuter les exemples de modèles de JumpStart base disponibles dans l'environnement Jupyter de votre choix au sein de Studio. Pour plus d'informations sur les applications que vous pouvez utiliser pour créer et accéder à Jupyter dans SageMaker AI, consultez. [Applications prises en charge dans Amazon SageMaker Studio](studio-updated-apps.md)

## Prédiction de séries temporelles
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Vous pouvez utiliser les modèles Chronos pour prévoir des données de séries temporelles. Ils sont basés sur l’architecture du modèle de langage. Utilisez le SageMaker JumpStart [ bloc-notes ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/default/%20%20%20%20generative_ai/sm-jumpstart_time_series_forecasting.ipynb) Introduction à la prévision des séries chronologiques avec Chronos pour commencer.

Pour en savoir plus sur les modèles Chronos disponibles, consultez [Modèles de fondation disponibles](jumpstart-foundation-models-latest.md).

## Génération de texte
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Découvrez des exemples de bloc-notes de génération de texte, notamment des conseils sur les flux de travail généraux de génération de texte, la classification de textes multilingues, l'inférence par lots en temps réel, l'apprentissage en quelques coups, les interactions avec les chatbots, etc. 
+ [SageMaker JumpStart Modèles de base - Génération HuggingFace Text2Text avec FLAN-T5 XL comme exemple ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/text2text-generation-flan-t5.html)
+ [SageMaker JumpStart Modèles de base - BloomZ : classification de texte multilingue, questions et réponses, génération de code, reformulation de paragraphes, etc. ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/text2text-generation-bloomz.html)
+ [SageMaker JumpStart Modèles de base - Génération HuggingFace Text2Text, transformation par lots et Real-Time inférence par lots ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/text2text-generation-Batch-Transform.html)
+ [SageMaker JumpStart Modèles de base - GPT-J, GPT-Neo Few-shot apprentissage ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/text-generation-few-shot-learning.html)
+ [SageMaker JumpStart Modèles de base - Chatbots ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/text-generation-chatbot.html)
+ [Introduction à SageMaker JumpStart - Génération de texte avec des modèles Mistral ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/mistral-7b-instruction-domain-adaptation-finetuning.html)
+ [Introduction à SageMaker JumpStart - Génération de texte avec les modèles Falçon ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/falcon-7b-instruction-domain-adaptation-finetuning.html)

## Génération d'images
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Commencez à utiliser les modèles Stable Diffusion texte-image, découvrez comment déployer un modèle de retouche et testez un flux de travail simple pour générer des images de votre chien. 
+ [Présentation de JumpStart  : conversion du texte à l'image ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_to_image/Amazon_JumpStart_Text_To_Image.html)
+ [Introduction à la retouche d' JumpStart image - Diffusion stable dans la peinture ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_inpainting/Amazon_JumpStart_Inpainting.html)
+ [Génération d'images amusantes de votre chien](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_to_image/custom_dog_image_generator.html) (langue française non garantie)

## Personnalisation de modèles
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Votre cas d'utilisation nécessite parfois de personnaliser davantage le modèle de fondation pour certaines tâches. Pour plus d'informations sur les approches de personnalisation des modèles, consultez [Personnalisation d’un modèle de fondation](jumpstart-foundation-models-customize.md) ou explorez l'un des exemples de blocs-notes suivants. 
+ [SageMaker JumpStart Modèles de base - modèle GPT-J 6B de génération de Fine-tuning texte sur un ensemble de données spécifique à un domaine ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/domain-adaption-finetuning-gpt-j-6b.html)
+ [SageMaker JumpStart Modèles de base - Instruction HuggingFace Text2Text Fine-Tuning ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/instruction-fine-tuning-flan-t5.html)
+ [Retrieval-Augmented Génération : réponse aux questions à l'aide de modèles de génération LangChain et d'intégration de Cohere à partir de SageMaker JumpStart ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/question_answering_Cohere+langchain_jumpstart.html)
+ [Retrieval-Augmented Génération : réponse aux questions à l'aide LLama-2 de Pinecone et d'un ensemble de données personnalisé ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/question_answering_pinecone_llama-2_jumpstart.html)
+ [Retrieval-Augmented Génération : réponse aux questions basée sur un ensemble de données personnalisé avec Open-sourced LangChain bibliothèque ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/question_answering_langchain_jumpstart.html)
+ [Retrieval-Augmented Génération : réponse aux questions basée sur un ensemble de données personnalisé ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/question_answering_jumpstart_knn.html)
+ [Retrieval-Augmented Génération : réponses aux questions à l'aide Llama-2 de modèles d'intégration de texte ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/question_answering_text_embedding_llama-2_jumpstart.html)
+ [Amazon SageMaker JumpStart - Intégration de texte et similarité de phrases ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/text-embedding-sentence-similarity.html)