Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Modelos fundacionales disponibles Amazon SageMaker JumpStart ofrece modelos básicos patentados, integrados y de última generación para personalizarlos e integrarlos en sus flujos de trabajo de IA generativos. Para enumerar todos los modelos JumpStart básicos disponibles: ``` import boto3 sagemaker_client = boto3.client("sagemaker", region_name="us-west-2") # List all available models in the SageMakerPublicHub all_models = [] next_token = None while True: params = {"HubName": "SageMakerPublicHub", "HubContentType": "Model"} if next_token: params["NextToken"] = next_token response = sagemaker_client.list_hub_contents(**params) all_models.extend(response["HubContentSummaries"]) next_token = response.get("NextToken") if not next_token: break print(f"Total models available: {len(all_models)}") for model in all_models[:5]: print(model["HubContentName"], model["HubContentVersion"]) ``` Para obtener los tipos de instancias y otros metadatos compatibles con un modelo específico: ``` import json import boto3 sagemaker_client = boto3.client("sagemaker", region_name="us-west-2") model_id = "meta-textgeneration-llama-3-3-70b-instruct" response = sagemaker_client.describe_hub_content( HubName="SageMakerPublicHub", HubContentType="Model", HubContentName=model_id ) # Parse the model metadata model_doc = json.loads(response["HubContentDocument"]) print(f"Supported instances: {model_doc['SupportedInferenceInstanceTypes']}") print(f"Default instance: {model_doc['DefaultInferenceInstanceType']}") ``` En las siguientes tablas, se muestran los modelos disponibles con su licencia y los tipos de instancias de inferencia compatibles a partir del 30 de abril de 2026. Para obtener la información más actualizada, usa los ejemplos de API anteriores o consulta el centro de modelos de SageMaker Studio. ------ #### [ Open-Weight Models (417) ] Open-weight Los modelos básicos son modelos disponibles públicamente de proveedores como Meta, Google y Mistral AI, entre otros. Puede implementar, ajustar y personalizar estos modelos para su caso de uso. Para empezar con uno de estos modelos, consulte [JumpStart uso del modelo básico](jumpstart-foundation-models-use.md) o explore uno de los disponibles. [Cuadernos de ejemplo](jumpstart-foundation-models-example-notebooks.md) En un cuaderno de ejemplo dado, intente cambiar el ID del modelo para experimentar con diferentes modelos de la misma familia de modelos. Para obtener más información sobre los identificadores de los modelos y los recursos para implementar JumpStart modelos básicos disponibles públicamente con el SageMaker Python SDK, consulte[Utilice modelos de base con SageMaker Python SDK](jumpstart-foundation-models-use-python-sdk.md). | Proveedor | Nombre del modelo | ID del modelo | Tarea | Licencia | Fine-tunable | Tipos de instancias de inferencia compatibles | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 01-Ai | Yi-1.5-34B | huggingface-llm-yi-1-5-34b | Generación de texto | apache-2.0 | No | ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge | | 01-Ai | Yi-1.5-9B | huggingface-llm-yi-1-5-9b | Generación de texto | apache-2.0 | No | ml. g5.12 x grande, ml. g5.16 x grande, ml. g5.24 x grande, ml. g5.2 x grande, ml. g5.48 x grande, ml. g5.4 x grande, ml. g5.8 x grande, ml. p4d. 24 x grande, ml. p4de.24 x grande, ml. p5.48 x grande | | Ahxt | Lite Llama 460M 1T | huggingface-llm-ahxt-litellama-460m-1t | Generación de texto | mit | No | ml.g5.2xlarge | | Ai-Forever | GPT multilingüe | huggingface-llm-ai-forever-mgpt | Generación de texto | apache-2.0 | No | ml.g5.2xlarge | | Asingapurbe | Llama3 8B v2.1 Instruct SEA-Lion | huggingface-llm-llama3-8b-sealionv21-instruct | Generación de texto | llama3 | No | ml. G 5,12 x grande, ml. G5,24 x grande, ml. G 5,48 x grande, ml. G 5,4 x grande, ml. G 5,8 x grande, ml. G6,12 x grande, ml. G 6,24 x grande, ml. G 6,48 x grande, ml. G 6,8 x grande, ml. P4d. 24 x grande, ml. P5,48 x grande | | A Singapur | SEA-LION 3B | huggingface-llm-sealion-3b | Generación de texto | mit | No | ml.g4dn. 2 x grande, ml.g4dn.xlarge, ml. G5.2 x grande, ml. G5.4 x grande, ml. G5.x grande, ml. p 3,8 x grande | | A Singapur | SEA-LION 7B | huggingface-llm-sealion-7b | Generación de texto | mit | No | ml.g4dn.12 x grande, ml.g5,12 x grande, ml.g5,24 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.p4d.24 x grande | | A Singapur | SEA-LION 7B Instruct | huggingface-llm-sealion-7b-instruct | Generación de texto | mit | No | ml.g4dn. 12 x grande, ml.g5.12 x grande, ml.g5.24 x grande, ml.g5.48 x grande, ml.p4d.24 x grande | | Alibaba-Nlp | Alibaba-NLP obtener- Qwen2-7B-instruct | huggingface-textembedding-gte-qwen2-7b-instruct | Incrustación de texto | Apache-2.0 | No | ml.G5,12 x grande, ml.G5,24 x grande, ml.G5,2x grande, ml.G5,48 x grande, ml.G5,4 x grande, ml.G5,8 x grande, ml.G5xgrande, ml.G6,12 x grande, ml.G6,24 x grande, ml.G6,2 x grande, ml.G6,48 x grande, ml.G6,4 x grande, ml.G6,4 x grande 8 x grande, ml. G 6 x grande, ml. P4 D. 24 x grande | | Allenai | Olmo-3-7B-Instruct | huggingface-textgeneration-olmo-3-7b-instruct | Generación de texto | Apache-2.0 | No | ml.g6e.24xlarge | | Amazon | Chronos 2 | pytorch-forecasting-chronos-2 | Previsión de series temporales | apache-2.0 | No | ml.c5.2 x large, ml.c5.4 x grande, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.G5.2 x grande, ml.g5.xlarge, ml.G6.2 x grande, ml.G6.xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.g6e.xlarge 2 x grande, m5.4 x grande, ml. m5.x grande | | Amazon | Falcon Lite | huggingface-llm-amazon-falconlite | Generación de texto | apache-2.0 | No | ml.g5.12 x grande, ml.g5.24 x grande, ml.g5.48 x grande | | Amazon | Falcon Lite 2 | huggingface-llm-amazon-falconlite2 | Generación de texto | apache-2.0 | No | ml.g5.12 x grande, ml.g5.24 x grande, ml.g5.48 x grande | | Amazon | Mistral Lite | huggingface-llm-amazon-mistrallite | Generación de texto | apache-2.0 | No | ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge | | Autogluón | Chronos-Bolt (Base) | autogluon-forecasting-chronos-bolt-base | Previsión de series temporales | apache-2.0 | No | ml.c5.2 x grande, ml.c5.4 x grande, ml.c5.x grande, ml.g4dn. 2xgrande, ml.g4dn.4xgrande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.4 x grande, ml.g5.xlarge, ml.m5.2 x grande, ml.m5.4 x grande, ml.m5.x grande, ml.p3.2 x grande | | Autogluón | Chronos-Bolt (Pequeño) | autogluon-forecasting-chronos-bolt-small | Previsión de series temporales | apache-2.0 | No | ml.c5.2 x grande, ml.c5.4 x grande, ml.c5.x grande, ml.g4dn. 2xgrande, ml.g4dn.4xgrande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.4 x grande, ml.g5.xlarge, ml.m5.2 x grande, ml.m5.4 x grande, ml.m5.x grande, ml.p3.2 x grande | | Autogluón | Chronos-T5 (Base) | autogluon-forecasting-chronos-t5-base | Previsión de series temporales | apache-2.0 | No | ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.p3.2 x grande | | Autogluón | Chronos-T5 (Grande) | autogluon-forecasting-chronos-t5-large | Previsión de series temporales | apache-2.0 | No | ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.p3.2 x grande | | Autogluón | Chronos-T5 (Pequeño) | autogluon-forecasting-chronos-t5-small | Previsión de series temporales | apache-2.0 | No | ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.p3.2 x grande | | Bai | BAAI bge-base-en-v1.5 | huggingface-textembedding-bge-base-en-v1-5 | Incrustación de texto | MIT | No | ml.G5,12 x grande, ml.G5,24 x grande, ml.G5,2x grande, ml.G5,48 x grande, ml.G5,4 x grande, ml.G5,8 x grande, ml.G5xgrande, ml.G6,12 x grande, ml.G6,24 x grande, ml.G6,2 x grande, ml.G6,48 x grande, ml.G6,4 x grande, ml.G6,4 x grande 8 x grande, ml. G 6 x grande, ml. P4 D. 24 x grande | | Baai | BGE Base En | huggingface-sentencesimilarity-bge-base-en | Similitud de oraciones | mit | Sí | ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande, ml.p3.2 x grande | | Baia | BGE Base En V1.5 | huggingface-sentencesimilarity-bge-base-en-v1-5 | Similitud de oraciones | mit | Sí | ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande, ml.p3.2 x grande | | Baia | BGE Large | huggingface-sentencesimilarity-bge-large-en | Similitud de oraciones | mit | Sí | ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande, ml.p3.2 x grande | | Baia | BGE Large V1.5 | huggingface-sentencesimilarity-bge-large-en-v1-5 | Similitud de oraciones | mit | Sí | ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande, ml.p3.2 x grande | | Baia | ABGE M3 | huggingface-sentencesimilarity-bge-m3 | Similitud de oraciones | mit | Sí | ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande, ml.p3.2 x grande | | Baia | BGE Small End | huggingface-sentencesimilarity-bge-small-en | Similitud de oraciones | mit | Sí | ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande, ml.p3.2 x grande | | Baia | BGE Small End V1.5 | huggingface-sentencesimilarity-bge-small-en-v1-5 | Similitud de oraciones | mit | Sí | ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande, ml.p3.2 x grande | | Berkeley-Nest | Starling LM 7B alpha | huggingface-llm-berkeley-nest-starling-lm-7b-alpha | Generación de texto | Apache-2.0 | No | ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge | | Bharatgenai | Param2-17B-A2.4B-Thinking | huggingface-llm-param2-17b-a2-4b-thinking | Generación de texto | | No | ml.g7e.2 x grande, ml.g7e.4 x grande, ml.g7e.8 x grande | | Código grande | StarCoder | huggingface-llm-starcoder | Generación de texto | bigcode-openrail-m | No | ml.g5.12 x grande, ml.g5.24 x grande, ml.g5.48 x grande, ml.p4d.24 x grande | | Código grande | StarCoderBase | huggingface-llm-starcoderbase | Generación de texto | bigcode-openrail-m | No | ml.g5.12 x grande, ml.g5.24 x grande, ml.g5.48 x grande, ml.p4d.24 x grande | | ¡Gran ciencia | Bloom 1b1 | huggingface-textgeneration-bloom-1b1 | Generación de texto | Big Science-Bloom-Rail-1.0 | No | ml. G 5,16 x grande, ml. G 5,2 x grande, ml. G 5,4 x grande, ml. G 5,8 x grande | | ¡Gran ciencia | Bloom 3B | huggingface-textgeneration1-bloom-3b | Generación de texto | Big Science-Bloom-Rail-1.0 | Sí | ml. G 5,16 x grande, ml. G 5,2 x grande, ml. G 5,4 x grande, ml. G 5,8 x grande | | ¡Gran ciencia | Bloom 7B1 | huggingface-textgeneration1-bloom-7b1 | Generación de texto | Big Science-Bloom-Rail-1.0 | Sí | ml. G 5,16 x grande, ml. G 5,2 x grande, ml. G 5,4 x grande, ml. G 5,8 x grande | | ¡Gran ciencia | Bloomz 1b7 | huggingface-textgeneration-bloomz-1b7 | Generación de texto | Big Science-Bloom-Rail-1.0 | No | ml. G 5,16 x grande, ml. G 5,2 x grande, ml. G 5,4 x grande, ml. G 5,8 x grande | | ¡Gran ciencia | BloomZ 7B1 FP16 | huggingface-textgeneration1-bloomz-7b1-fp16 | Generación de texto | Big Science-Bloom-Rail-1.0 | Sí | ml. G 5,16 x grande, ml. G 5,2 x grande, ml. G 5,4 x grande, ml. G 5,8 x grande | | Bingsu | Bingsu, mi difusión estable coreana v1 5 | huggingface-txt2img-bingsu-my-korean-stable-diffusion-v1-5 | Text-to-Image | creativeml-openrail-m | No | ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.p3.2xlarge | | Black-Forest-Labs | Laboratorios de la Selva Negra [schnell] FLUX.1 | huggingface-txt2img-black-forest-labs-flux-1-schnell | Text-to-Image | apache-2.0 | No | ml.g5.12 x grande, ml.g5.24 x grande, ml.g5.48 x grande, ml.p4d.24 x grande, ml.p5.48 x grande | | Cálculos cognitivos | Dolphin 2.2.1 Mistral 7B | huggingface-llm-dolphin-2-2-1-mistral-7b | Generación de texto | apache-2.0 | No | ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge | | Cálculos cognitivos | Dolphin 2.5 Mixtral 8 7B | huggingface-llm-dolphin-2-5-mixtral-8x7b | Generación de texto | apache-2.0 | No | ml.g5.48xlarge | | Cálculos cognitivos | Dolphin 2.7 Mixtral 8 7B | huggingface-llm-dolphin-2-7-mixtral-8x7b | Generación de texto | apache-2.0 | No | ml.g5.48xlarge | | Cálculos cognitivos | Dolphin 2.9 Llama 3 8b | huggingface-llm-cognitive-dolphin-29-llama3-8b | Generación de texto | otra | No | ml.g 5.16 x grande, ml.g 5.2 x grande, ml. g 5.4 x grande, ml. g 5.8 x grande | | Cohebre para la IA | Aya 101 | huggingface-llm-aya-101 | Generación de texto | apache-2.0 | No | ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge | | Cross-Encoder | Codificador cruzado Nli Debeta Base | huggingface-zstc-cross-encoder-nli-deberta-base | Zero-Shot Clasificación | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Cross-Encoder | Codificador cruzado sin base destilada | huggingface-zstc-cross-encoder-nli-distilroberta-base | Zero-Shot Clasificación | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Cross-Encoder | Codificador cruzado Nli miniLM2 L6 H768 | huggingface-zstc-cross-encoder-nli-minilm2-l6-h768 | Zero-Shot Clasificación | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Cross-Encoder | Codificador cruzado Nli Roberta Base | huggingface-zstc-cross-encoder-nli-roberta-base | Zero-Shot Clasificación | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Ciberagente | CyberAgentLM2-7B-Chat (CALM2-7B-Chat) | huggingface-llm-calm2-7b-chat-bf16 | Generación de texto | apache-2.0 | Sí | ml.g5.12 x grande, ml.g5.24 x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.4 x grande, ml.g5.x grande | | Databricks | DBRX Base | huggingface-llm-dbrx-base | Generación de texto | databricks: modelo abierto | No | ml.p4d.24 x grande, ml.p4de.24 x grande, ml.p5.48 x grande | | Databricks | DBRX Instruct | huggingface-llm-dbrx-instruct | Generación de texto | bloques de datos: modelo abierto | No | ml.p4d.24 x grande, ml.p4de.24 x grande, ml.p5.48 x grande | | Databricks | Dolly V2 12b BF16 | huggingface-textgeneration-dolly-v2-12b-bf16 | Generación de texto | apache-2.0 | No | ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge | | Databricks | Dolly V2 3b BF16 | huggingface-textgeneration-dolly-v2-3b-bf16 | Generación de texto | apache-2.0 | No | ml. g 5.16 x grande, ml. g 5.2 x grande, ml. g 5.4 x grande, ml. g 5.8 x grande | | Deepseek-Ai | DeepSeek-OCR | deepseek-vlm-deepseek-ocr | Image-Text-to-Text | mit | No | ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.4 xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.16xlarge 2 x grande, ml. G6,4 x grande, ml. G6,8 x grande, ml. G6e. 16 x grande, ml. G6e.2 x grande, ml. G6e.4 x grande, ml. G6e.8 x grande, ml. G6e.x grande, ml. P3.2 x grande | | Deepseek-Ai | DeepSeek-R1 | deepseek-llm-r1 | Generación de texto | mit | No | ml.p5en.48xlarge | | Deepseek-Ai | DeepSeek-R1-0528 | deepseek-llm-r1-0528 | Generación de texto | mit | No | ml.p5en.48xlarge | | Deepseek-Ai | DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | deepseek-llm-r1-distill-llama-70b | Generación de texto | mit | Sí | ml. G 5,48 x grande, ml. G 6,48 x grande, ml. P4D. 24 x grande | | Deepseek-Ai | DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | deepseek-llm-r1-distill-llama-8b | Generación de texto | mit | Sí | ml.g5,12 x grande, ml.g5,24 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.g6,12 x grande, ml.g6,24 x grande | | Deepseek-Ai | DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | deepseek-llm-r1-distill-qwen-1-5b | Generación de texto | mit | Sí | ml.G5,12 x grande, ml.G5,16 x grande, ml.G5,24 x grande, ml.G5,2 x grande, ml.G5,48 x grande, ml.G5,4 x grande, ml.G6,12 x grande, ml.G6,16 x grande, ml.G6,24 x grande, ml.G6,2 x grande, ml.G6,48 x grande, ml. G 6,4 x grande, ml. G 6,8 x grande | | Deepseek-Ai | DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | deepseek-llm-r1-distill-qwen-14b | Generación de texto | mit | Sí | ml. G 5,12 x grande, ml. G 5,24 x grande, ml. G 5,48 x grande, ml. G 6,12 x grande, ml. G 6,48 x grande | | Deepseek-Ai | DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | deepseek-llm-r1-distill-qwen-32b | Generación de texto | mit | Sí | ml.g5,48 x grande, ml.g6,48 x grande, ml. p4d. 24 x grande | | Deepseek-Ai | DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | deepseek-llm-r1-distill-qwen-7b | Generación de texto | mit | Sí | ml.g5,12 x grande, ml.g5,24 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.g6,12 x grande, ml.g6,24 x grande | | Deepseek-Ai | DeepSeek-V3.1 | deepseek-llm-deepseek-v3-1 | Generación de texto | mit | No | ml.p5en.48xlarge | | Deepseek-Ai | DeepSeek-V3.2 | deepseek-llm-deepseek-v3-2 | Generación de texto | mit | No | ml.p5en.48xlarge | | Destilbert | Carcasa base DiStilbert | huggingface-tc-distilbert-base-cased | Clasificación de textos | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Destilbert | Carcasa base DiStilbert | huggingface-spc-distilbert-base-cased | Fill-Mask | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Destilbert | Carcasa base DiStilbert | huggingface-eqa-distilbert-base-cased | Respuesta a preguntas | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Destilbert | Estuches multilingües DiStilbert Base | huggingface-tc-distilbert-base-multilingual-cased | Clasificación de textos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Destilbert | Estuches multilingües DiStilbert Base | huggingface-spc-distilbert-base-multilingual-cased | Fill-Mask | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Destilbert | Estuches multilingües DiStilbert Base | huggingface-eqa-distilbert-base-multilingual-cased | Respuesta a preguntas | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Destilbert | DistilGPT 2 | huggingface-textgeneration-distilgpt2 | Generación de texto | apache-2.0 | No | ml. g 5.16 x grande, ml. g 5.2 x grande, ml. g 5.4 x grande, ml. g 5.8 x grande | | Destilbert | DistilRoBERTa Base | huggingface-tc-distilroberta-base | Clasificación de textos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Destilbert | DistilRoBERTa Base | huggingface-eqa-distilroberta-base | Respuesta a preguntas | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Destilbert | Respuesta a preguntas | huggingface-eqa-distilbert-base-uncased | Respuesta a preguntas | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Destilbert | Clasificación de pares de frases | huggingface-spc-distilbert-base-uncased | Fill-Mask | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Destilbert | Clasificación de textos | huggingface-tc-distilbert-base-uncased | Clasificación de textos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Elastic | Base destilada sin funda | huggingface-ner-distilbert-base-uncased-finetuned-conll03-eng | Clasificación de los tokens | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Elastic | Reconocimiento de entidades con nombre | huggingface-ner-distilbert-base-cased-finetuned-conll03-english | Clasificación de los tokens | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Elastic | Reconocimiento de entidades con nombre | huggingface-ner-distilbert-base-cased-finetuned-conll03-eng | Clasificación de los tokens | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Eleutherai | GPT-J 6B | huggingface-textgeneration1-gpt-j-6b | Generación de texto | apache-2.0 | Sí | ml.g5.12 x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.4 x grande, ml.g5.8 x grande | | Eleutherai | GPT-Neo 125 M | huggingface-textgeneration1-gpt-neo-125m | Generación de texto | mit | Sí | ml. 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Swiss-Ai | Apertus 70B Instruct 2509 | huggingface-llm-apertus-70b-instruct-2509 | Generación de texto | Apache-2.0 | No | ml.g5,48 x grande, ml.g6,48 x grande, ml.g6e.48 x grande, ml.p4d.24 x grande, ml.p5e.48 x grande, ml.p5en.48 x grande | | Swiss-Ai | Apertus Instruct 2509 de 8 GB | huggingface-llm-apertus-8b-instruct-2509 | Generación de texto | Apache-2.0 | No | ml.g5,12 x grande, ml.g5,16 x grande, ml.g5,24 x grande, ml.g5,2 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5xgrande, ml.g6,12 x grande, ml.g6,16 x grande, ml.g6,24 x grande, mlg 6.2 x grande, mlg 6,48 x grande, ml. G 6,4 x grande, ml. G6,8 x grande, ml. G6 x grande, ml. G6e. 12 x grande, ml. G6e. 16 x grande, ml. G6e. 24 x grande, ml. G6E. 2 x grande, ml. G6E., ml.p4d.24 xlarge, ml.p4de.24 xlarge, ml.p5.48 xlarge, ml.p5en.48 xlarge | | El tío | Mistral 7B AWQ OpenOrca | huggingface-llm-thebloke-mistral-7b-openorca-awq | Generación de texto | Apache-2.0 | No | ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge | | ¿El tío | Mistral 7 B GPTQ OpenOrca | huggingface-llm-mistral-7b-openorca-gptq | Generación de texto | Apache-2.0 | No | ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5,48 xlarge, ml.g5.4 xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.48xlarge | | El tío | Instructo Mixtral 8x7B GPTQ | huggingface-llm-mixtral-8x7b-instruct-gptq | Generación de texto | Apache-2.0 | No | ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge | | Entonces nper | HAZTE GRANDE | huggingface-sentencesimilarity-gte-large | Similitud de oraciones | mit | Sí | ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande, ml.p3.2 x grande | | Entonces nper | HAZTE PEQUEÑO | huggingface-sentencesimilarity-gte-small | Similitud de oraciones | mit | Sí | ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5,2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5,8 x grande, ml.p3.2 x grande | | Tiuae | Falcon 180B BF16 | huggingface-llm-falcon-180b-bf16 | Generación de texto | unknown | No | ml.p4de. 24 x grande, ml.p5.48 x grande | | Tiuae | Falcon 180B Chat BF16 | huggingface-llm-falcon-180b-chat-bf16 | Generación de texto | unknown | No | ml.p4de. 24 x grande, ml.p5.48 x grande | | Tiuae | Falcon 40B BF16 | huggingface-llm-falcon-40b-bf16 | Generación de texto | Apache-2.0 | Sí | ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge | | Tiuae | Falcon 40B Instruct BF16 | huggingface-llm-falcon-40b-instruct-bf16 | Generación de texto | Apache-2.0 | Sí | ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge | | Tiuae | Falcon 7B BF16 | huggingface-llm-falcon-7b-bf16 | Generación de texto | Apache-2.0 | Sí | ml. g 5.16 x grande, ml. g 5.2 x grande, ml. g 5.4 x grande, ml. g 5.8 x grande | | Tiuae | Falcon 7B Instruct BF16 | huggingface-llm-falcon-7b-instruct-bf16 | Generación de texto | Apache-2.0 | Sí | ml. g 5.16 x grande, ml. g 5.2 x grande, ml. g 5.4 x grande, ml. g 5.8 x grande | | Tiuae | Falcon RW 1B | huggingface-llm-tiiuae-falcon-rw-1b | Generación de texto | Apache-2.0 | No | ml.g5.2xlarge | | Tiiuae | Falcon-H1-0.5B-Instruct | huggingface-llm-falcon-h1-0-5b-instruct | Generación de texto | otra | No | ml.g4dn.12xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.48xlarge, ml. G 5,4 x grande, ml. G 5,8 x grande, ml. G 6,12 x grande, ml. G 6,16 x grande, ml. G 6,24 x grande, ml. G 6,2 x grande, ml. G 6,48 x grande, ml. G 6,4 x grande, ml. G 6,8 x grande, ml. G6E. 12 x grande, ml. 6e.16xlarge, ml.G6e.24xlarge, ml.G6e.2xlarge, ml.G6e.4xlarge, ml.G6e.8xlarge, ml.G6e.xlarge, ml.P3.2 x grande, ml.p4d.24xlarge | | Tiuae | Falcon-H1-1.5B-Deep-Instruct | huggingface-llm-falcon-h1-1-5b-deep-instruct | Generación de texto | otra | No | ml.G5,16 x grande, ml.G5,4 x grande, ml.G6,16 x grande, ml.G6,2 x grande, ml.G6,4 x grande, ml.G6,8 x grande, ml.G6xgrande, ml.G6e.16x grande, ml.G6e.2 x grande, ml.G6e.8 x grande, l.g6e.xlarge | | Tiuae | Falcon-H1-1.5B-Instruct | huggingface-llm-falcon-h1-1-5b-instruct | Generación de texto | otra | No | ml.G6.12 x grande, ml.G6.16 x grande, ml.G6.24 x grande, ml.G6.2 x grande, ml.G6.48 x grande, ml.G6.4 x grande, ml.G6.x grande, ml.G6e.12 x grande, ml.G6e.16 x grande, ml.G6e.24 x grande, ml.G6e.2 x grande, ml.g6e.48xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge | | Tiuae | Falcon-H1-34B-Instruct | huggingface-llm-falcon-h1-34b-instruct | Generación de texto | otra | No | ml.g6e.12 x grande, ml.g6e.24 x grande, ml.g6e.48 x grande | | Tiuae | Falcon-H1-3B-Instruct | huggingface-llm-falcon-h1-3b-instruct | Generación de texto | otra | No | ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.8xlarge, ml.g6e.xlarge | | Tiuae | Falcon-H1-7B-Instruct | huggingface-llm-falcon-h1-7b-instruct | Generación de texto | otra | No | ml.g6e.12 x grande, ml.g6e.24 x grande | | Tiuae | Falcon2-11B | huggingface-llm-falcon2-11b | Generación de texto | unknown | No | ml. G 5,12 x grande, ml. G 5,24 x grande, ml. G 5,48 x grande, ml. P4d. 24 x grande | | Tiuae | Falcon3-10B-Base | huggingface-llm-falcon-3-10B-base | Generación de texto | otra | No | ml. G 5,12 x grande, ml. G 5,24 x grande, ml. G 5,48 x grande, ml. G 6,12 x grande, ml. G 6,24 x grande, ml. G 6,48 x grande, ml. p4d. 24 x grande | | Tiuae | Falcon3-10B-Instruct | huggingface-llm-falcon-3-10B-Instruct | Generación de texto | otra | No | ml.g4dn. 12 x grande, ml. G5,12 x grande, ml. G5,24 x grande, ml. G6,12 x grande, ml. G6,24 x grande, ml. G6e. 12 x grande, ml.g6e.16 x grande, ml.g6e.24 x grande, ml.g6e.8 x grande, l.g6e.xlarge | | Tiuae | Falcon3-1B-Instruct | huggingface-llm-falcon-3-1B-Instruct | Generación de texto | otra | No | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.xlarge, ml.g6e.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.p4d.24xlarge | | Tiuae | Falcon3-3B-Base | huggingface-llm-falcon-3-3B-base | Generación de texto | otra | No | ml. G 5,12 x grande, ml. G 5,16 x grande, ml. G 5,24 x grande, ml. G 5,2 x grande, ml. G 5,48 x grande, ml. G 5,8 x grande, ml. G 5,2 x grande, ml. G6,12 x grande, ml. G 6,16 x grande, ml. G6,24 x grande, ml. G6.2 x grande, ml. 6,48 x grande, ml. G 6,4 x grande, ml. G 6,8 x grande, ml. G 6x grande, ml. P4d. 24 x grande, ml. P 5,48 x grande | | Tiuae | Falcon3-3B-Instruct | huggingface-llm-falcon-3-3B-Instruct | Generación de texto | otra | No | ml.g4dn.12xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.16xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g6.12xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.24 xlarge, ml. G 6.2 x grande, ml. G6,4 x grande, ml. G6,8 x grande, ml. G6e.12 x grande, ml. G6e.16 x grande, ml. G6e.24 x grande, ml. G6e.2 x grande, ml. G6e.x grande, ml. P3.2 x grande | | Tiuae | Falcon3-7B-Base | huggingface-llm-falcon-3-7B-base | Generación de texto | otra | No | ml. G 5,12 x grande, ml. G 5,24 x grande, ml. G 5,48 x grande, ml. G 6,12 x grande, ml. G 6,24 x grande, ml. G 6,48 x grande, ml. p4d. 24 x grande | | Tiuae | Falcon3-7B-Instruct | huggingface-llm-falcon-3-7B-Instruct | Generación de texto | otra | No | ml.g4dn. 12 x grande, ml. G5,12 x grande, ml. G6,24 x grande, ml. G6,12 x grande, ml. G6,24 x grande, ml. G6e.12 x grande, ml. G6e. 24 x grande, ml. G6E. 2 x grande, ml.g6e.x grande | | Llama diminuta | Tiny Llama 1.1B | huggingface-llm-tinyllama-1-1b-intermediate-step-1431k-3 | Generación de texto | Apache-2.0 | No | ml. g 5.12 x grande, ml. g5.24 x grande, ml. g 5.2 x grande | | Llama diminuta | Chat de Tiny Llama 1.1 MB V0.6 | huggingface-llm-tinyllama-tinyllama-1-1b-chat-v0-6 | Generación de texto | Apache-2.0 | No | ml. g 5.12 x grande, ml. g5.24 x grande, ml. g 5.2 x grande | | Llama diminuta | Tiny Llama 1.1B Chat V1 | huggingface-llm-tinyllama-tinyllama-1-1b-chat-v1-0 | Generación de texto | Apache-2.0 | No | ml. g 5.12 x grande, ml. g5.24 x grande, ml. g 5.2 x grande | | Computadora junta | RedPajama INCITE Chat 3B V1 | huggingface-textgeneration1-redpajama-incite-chat-3B-v1-fp16 | Generación de texto | apache-2.0 | Sí | ml. g 5.16 x grande, ml. g 5.2 x grande, ml. g 5.4 x grande, ml. g 5.8 x grande | | Computadora junta | RedPajama INCITE Chat 7B V1 | huggingface-textgeneration1-redpajama-incite-chat-7B-v1-fp16 | Generación de texto | Apache-2.0 | Sí | ml. g 5.16 x grande, ml. g 5.2 x grande, ml. g 5.4 x grande, ml. g 5.8 x grande | | Computadora junta | RedPajama INCITE Instruct 3B V1 | huggingface-textgeneration1-redpajama-incite-instruct-3Bv1fp16 | Generación de texto | Apache-2.0 | Sí | ml. g 5.16 x grande, ml. g 5.2 x grande, ml. g 5.4 x grande, ml. g 5.8 x grande | | Computadora junta | RedPajama INCITE Instruct 7B V1 | huggingface-textgeneration1-redpajama-incite-instruct-7B1fp16 | Generación de texto | Apache-2.0 | Sí | ml. g 5.16 x grande, ml. g 5.2 x grande, ml. g 5.4 x grande, ml. g 5.8 x grande | | Tokyotech-Llm | Swallow-7b-instruct-hf | huggingface-llm-swallow-7b-instruct-hf | Generación de texto | llama 2 | No | ml.g4dn.12 x grande, ml.g5,12 x grande, ml.g5,16 x grande, ml.g5,24 x grande, ml.g5,2x grande, ml.g5,48 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g5xgrande, ml.g5xgrande, ml.g6,12 x grande, ml.g6,16 x grande, ml.g6,24 x grande, ml. G 6.2 x grande, ml. G6,48 x grande, ml. G6,4 x grande, ml. G6,8 x grande, ml. G6e. 12 x grande, ml. G6e. 16 x grande, ml. G6E. 4 x grande, ml. G6E. 8 x grande, ml. P 3,16 x grande, ml. P 3,8 x grande | | Volrath50 | Difusión de cartas de fantasía Volrath50 | huggingface-txt2img-volrath50-fantasy-card-diffusion | Text-to-Image | creativeml-openrail-m | No | ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.p3.2xlarge | | Escritor | Writer Palmyra Small | huggingface-llm-writer-palmyra-small | Generación de texto | apache-2.0 | No | ml.g5.2xlarge | ------ #### [ Proprietary Models (121) ] Los modelos de base patentados los ofrecen proveedores externos a través de Amazon SageMaker JumpStart. Para utilizar un modelo básico patentado, primero debe suscribirse al modelo en AWS Marketplace. Tras suscribirse, puede localizar e implementar el modelo básico en Amazon SageMaker Studio. | Nombre del modelo | ID del modelo | Tarea | Fine-tunable | Tipos de instancias de inferencia compatibles | | --- | --- | --- | --- | --- | | A.X 4.0 Light | sk-telecom-ax4-light | Generación de texto | No | ml.g5.2xlarge | | Respuestas contextuales de AI21 | ai21-contextual-answers | Generación de texto | No | ml.g5.12xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.g4dn.12xlarge | | Luz Jurassic-2 AI21 | ai21-jurassic-2-light | Generación de texto | No | ml.g4dn. 12 x grande, ml.g5.12 x grande, ml.g5.48 x grande, ml.p4d.24 x grande | | AI21 Jurassic-2 Mid | ai21-jurassic-2-grande-instruct | Generación de texto | No | ml. G 5.12 x grande, ml. G 5.48 x grande, ml. P4D. 24 x grande, ml. G4dn. 12 x grande | | AI21 Jurassic-2 Ultra | ai21-jurassic-2-jumbo-instruct | Generación de texto | No | ml. G 5,48 x grande, ml. P4D. 24 x grande, ml. p4de. 24 x grande | | Paráfrasis AI21 | ai21-paraphrase | Generación de texto | No | ml.g4dn.2xlarge | | AI21 Resumir | ai21-summarization | Generación de texto | No | ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.xlarge | | Arcee Lite | arcee-lite | Generación de texto | No | ml. g5.x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.4 x grande, ml.g5.8 x grande, ml.G5.16 x grande, ml.G6.x grande, ml.G6.2 x grande, ml.G6.4 x grande, ml.G6,8 x grande, ml.G6.16 x grande | | Arcee SuperNova | arcee-supernova | Generación de texto | No | ml.p4d. 24 x grande, ml.p4de.24 x grande, ml.p5.48 x grande | | Arcee Virtuoso Small | arcee-virtuoso-small | Generación de texto | No | ml.g5.12 x large, ml.g5.24 x large, ml.g6.12 x large, ml.g6.24 xlarge, ml.g6e.12 xlarge, ml.g6e.24 x large, ml.g5,48 x large, ml.g6e.48 xlarge, ml.p4d.24 x large, ml.p4de.24x grande, L.P 5.48 x grande | | Bria 2.2HD Comercial Text-to-image | bria-ai-2-2-hd-commercial | ReRank | No | ml. G 5,2 x grande, ml. G 5,12 x grande, ml. G 5,48 x grande, ml. p4d. 24 x grande | | Bria 2.3 Comercial Text-to-image | bria-ai-2-3-commercial | ReRank | No | ml. G 5,2 x grande, ml. G 5,12 x grande, ml. G 5,48 x grande, ml. p4d. 24 x grande | | Bria 2.3Fast Commercial Text-to-image | bria-ai-2-3-fast-commercial | ReRank | No | ml. G 5,2 x grande, ml. G 5,12 x grande, ml. G 5,48 x grande, ml. p4d. 24 x grande | | Comando coherente R (A100) | cohere-command-r-a100 | Generación de texto | No | ml.p4de.24xlarge | | Comando coherente R (H100) | cohere-command-r-h100 | Generación de texto | No | ml.p5.48xlarge | | Comando coherente R\+ (A100) | cohere-command-r-plus-a100 | Generación de texto | No | ml.p4de.24xlarge | | Comando coherente R\+ (H100) | cohere-command-r-plus-h100 | Generación de texto | No | ml.p5.48xlarge | | Cohere Embed 4 | cohere-embed-v4-0 | Incrustación de texto | No | ml.g5.xlarge, ml.g5.2 x grande, ml.g6.x grande, ml.g6.2 x grande | | Cohere Embed Light Model v3 en inglés | cohere-embed-light-english | Incrustación de texto | No | ml.p3.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.2xlarge | | Cohere Embed Light v3: multilingüe | cohere-embed-light-multilingual | Incrustación de texto | No | ml.p3.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.2xlarge | | Cohere Embed Model 3: multilingüe | cohere-embed-multilingual | Incrustación de texto | No | ml.p3.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.2xlarge | | Cohere Embed Model v3 en inglés | cohere-embed-english | Incrustación de texto | No | ml.p3.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.2xlarge | | Modelo Cohere Revelage 2: inglés | cohere-rerank-english-v2 | ReRank | No | ml.p3.2xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.2xlarge | | Modelo Cohere Revelage 2: multilingüe | cohere-rerank-multilingual-v2 | ReRank | No | ml.p3.2 x large, ml.g4dn.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g5.xlarge, ml.g5.2 xlarge | | Modelo Cohere Revelage 3: en inglés | cohere-rerank-v3-english | ReRank | No | ml.g5.xlarge, ml.g5.2 xlarge | | Modelo Cohere Retenau 3: multilingüe | cohere-rerank-v3-multilingual | ReRank | No | ml.g5.xlarge, ml.g5.2xlarge | | Modelo ágil de Cohere Reading 3 en inglés | cohere-rerank-nimble-english | ReRank | No | ml.g5.xlarge, ml.g5.2 xlarge | | Modelo Cohere Retenau 3 Nimble - Multi | cohere-rerank-nimble-multi | ReRank | No | ml.g5.xlarge, ml.g5.2 xlarge | | Cohere Reading v3.5 | cohere-rerank-v3-5 | Incrustación de texto | No | ml.g6.xlarge, ml.g6.2 x grande, ml.g5.xlarge, ml.g5,2 x grande | | Cohere Repriage v4.0 Fast | cohere-rerank-v4-0-fast | Incrustación de texto | No | ml.g5.xlarge, ml.g5.2 x grande, ml.p5.4 x grande | | Cohere Remake v4.0 Pro | cohere-rerank-v4-0-pro | Incrustación de texto | No | ml.g5.xlarge, ml.g5.2 x grande, ml.p5.4 x grande | | Comando A (A100) | cohere-command-a-a100 | Generación de texto | No | ml.p4de.24xlarge | | Comando A (H100) | cohere-command-a-h100 | Generación de texto | No | ml.p5.48xlarge | | Comando R 08-2024 (H100) | cohere-command-r-08-2024-h100 | Generación de texto | No | ml.p5.48xlarge | | Comando R\+ 08-2024 (H100) | cohere-command-r-plus-08-2024-h100 | Generación de texto | No | ml.p5.48xlarge | | OCR del documento | upstage-document-ocr | Reconocimiento óptico de caracteres | No | ml.g5.2xlarge | | Análisis de documentos | upstage-document-layout-analysis | Reconocimiento óptico de caracteres | No | ml.g5.2 x grande, ml.g6.2 x grande, ml.p3.2 x grande | | incrustar | upstage-solar-embedding-large | Incrustación de texto | No | ml.g5.2xlarge | | ESM3-open | evolutionary-scale-esm3 | Generación multimodal | No | ml. g 5,4 x grande, ml. g 5,8 x grande | | Evo2-NIM | nvidia-evo2-nim | Generación de texto | No | ml.g6e.12 x grande, ml.g6e.24 x grande, ml.g6e.48 x grande, ml.p4d.24 x grande, ml.p4de.24 x grande, ml.p5e.48 x grande | | EXAONE Atelier: imagen a texto | lgresearch-exaone | Generación de Image2Text | No | ml.g5.xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.48xlarge, ml.p4d.24xlarge | | Gretel Navigator Tabular | gretel-navigator-tabular | Generación de texto | No | ml.g5.xlarge, ml.g5.2xlarge | | H-Optimus-0 | bioptimus-h-optimus-0 | Extracción de funciones | No | ml.g5.xlarge | | IBM Granite 20B Code Instruct - 8K | ibm-granite-20b-code-instruct-8k | Generación de texto | No | ml. g 5.12 x grande, ml. g 5.24 x grande, ml. g 5.48 x grande | | IBM Granite 3.0 2B Instruct | granite-3-0-2b-instruct | Generación de texto | No | ml.p4d. 24 x grande, ml. p5,48 x grande | | IBM Granite 3.0 8B Instruct | granite-3-0-8b-instruct | Generación de texto | No | ml.p4d. 24 x grande, ml. p5,48 x grande | | IBM Granite 3.2 Instruct 2B | ibm-granite-3-2-2b-instruct | Generación de texto | No | ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge, ml.G6.12xlarge, ml.g6,16xlarge, ml.g6.24xlarge, ml. G 6,48 x grande | | IBM Granite 3.2 Instruct 8B | ibm-granite-3-2-8b-instruct | Generación de texto | No | ml. G 6,12 x grande, ml. G6,16 x grande, ml. G6,24 x grande, ml. G6,48 x grande, ml. G6E. 2 x grande, ml. G6e. 12 x grande, ml. G6E 16 x grande, ml. G6E. 24 x grande, ml. G6E. 48 x grande, ml. P 5,48 x grande | | IBM Granite 34B Code Instruct - 8K | ibm-granite-34b-code-instruct-8k | Generación de texto | No | ml. G 5,12 x grande, ml. G 5,24 x grande, ml. G 5,48 x grande | | IBM Granite 3B Code Instruct - 128K | ibm-granite-3b-code-instruct-128k | Generación de texto | No | ml. g 5,4 x grande, ml. G 5,8 x grande, ml. g5,16 x grande, ml. g5,12 x grande, ml. g5,24 x grande | | IBM Granite 4.0 h-micro | ibm-granite-4-0-h-micro | Generación de texto | No | ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24 xlarge, ml.p5,48 xlarge | | IBM Granite 4.0 h-small | ibm-granite-4-0-h-small | Generación de texto | No | ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24 xlarge, ml.p5,48 xlarge | | IBM Granite 4.0 h-tiny | ibm-granite-4-0-h-tiny | Generación de texto | No | ml.g6e.2xlarge, ml.g6e.4xlarge, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.16xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24 xlarge, ml.p5,48 xlarge | | IBM Granite 8B Code Instruct - 128K | ibm-granite-8b-code-instruct-128k | Generación de texto | No | ml. G 5,4 x grande, ml. G 5,8 x grande, ml. G 5,16 x grande, ml. G 5,12 x grande, ml. G 5,48 x grande | | ixi- GEN-Fin-7.8B | lg-ixi-gen | Generación de texto | No | ml.g5.4xlarge | | JetBrains AI Mellum Todos | jbai-mellum-all | generación de texto a texto | No | ml.g5.2 x large, ml.g6.2 x large, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24 xlarge, ml.p4de.24 xlarge, ml.p5.48 xlarge | | JetBrains AI Mellum Kotlin | jbai-mellum-kotlin | generación de texto a texto | No | ml.g5.2 x large, ml.g6.2 x large, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24 xlarge, ml.p4de.24 xlarge, ml.p5.48 xlarge | | JetBrains IA entre Python | jbai-mellum-python | generación de texto a texto | No | ml.g5.2 x large, ml.g6.2 x large, ml.g6e.xlarge, ml.p4d.24 xlarge, ml.p4de.24 xlarge, ml.p5.48 xlarge | | Jina Embeddings v2 Base - es | jinaai-embeddings-v2-base-en | Incrustación de texto | No | ml.p2.xlarge, ml.p2.8xlarge, ml.p2.16xlarge, ml.p3.2 x grande, ml.p3.8xlarge, ml.p3.16xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.12xlarge, ml.g4dn 16 x grande, ml. G5 x grande, ml. G 5,2 x grande, ml. 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G 6,48 x grande | | LightOn Lyra-Fr 10 MB | lighton-lyra-fr | Generación de texto | No | ml.p4d.24xlarge | | LightOn Mini-instruct 40B | lighton-mini-instruct40b | Generación de texto | No | ml.p4d.24xlarge | | Líquido LFM 40B (A100) | liquid-lfm-40b-a100 | Generación de texto | No | ml.p4d.24xlarge | | LFM 40B (H100) líquido | liquid-lfm-40b-h100 | Generación de texto | No | ml.p5.48xlarge | | LFM 40B (L40S) líquido | liquid-lfm-40b-l40s | Generación de texto | No | ml.g6e.12xlarge | | LFM 7B (L40S) líquido | liquid-lfm-7b-l40s | Generación de texto | No | ml.G6e.xlarge, ml.G6e.2xlarge, ml.G6e.4xlarge, ml.G6e.8xlarge, ml.G6e.16xlarge | | Llama 3.1 Nemotron Nano 8B V1 | nvidia-nemotron-nano-8b-nim | Generación de texto | No | ml.G5,12 x grande, ml.G5,24 x grande, ml.G5,48 x grande, ml.G6e.2xgrande, ml.G6e.4xgrande, ml.G6e.8xgrande, ml.G6e.16xgrande, ml.G6e.12x grande, ml.G6e.24x grande, ml.G6e.48x grande, ml.P4d.24x grande, l.p4de.24 x grande, ml.p5.48 x grande, ml.p5en.48 x grande | | Llama 3.1 SuperNova Lite | arcee-llama-3-1-supernova-lite | Generación de texto | No | ml. 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G 6,16 x grande | | El microservicio NVRErankQA1B NIM Llama 3.2 | nvidia-llama3-2-nv-rerankqa-1b-v2-nim | Generación de texto | No | ml.g5.x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.4 x grande, ml.g5.8 x grande, ml.g5.12 x grande, ml.g5.16 x grande, ml.g5.24 x grande, ml.g5.48 x grande, ml.g6.x grande, ml.g6.2 x grande, ml.g6.4 x grande, ml.g6.12 xlarge, ml.G6,16 xlarge, ml.G6,24 xlarge, ml.G6,48 xlarge, ml.P4d.24xlarge, ml.P5,48 xlarge, ml.G6e.xlarge, ml.G6e.2xlarge, ml.G6e.4xlarge, ml.G6e.8xlarge, ml.G6e.16xlarge, ml.g6e.24 x grande, ml.g6e.48 x grande, ml.p4de.24 x grande | | Llama 3.3 Nemotron Super 49B V1 | nvidia-nemotron-super-49b-nim | Generación de texto | No | ml.g5,48 x grande, ml.g6e.12 x grande, ml.g6e.24 x grande, ml.g6e.48 x grande, ml.g6e.48 x grande, ml.p4e.24 x grande, ml.p5e.48 x grande | | Llama 3.3 Nemotron Super 49B V1.5 | nvidia-nemotron-super-49b-nim-1-5 | Generación de texto | No | ml.g5,48 x grande, ml.g6e.12 x grande, ml.g6e.24 x grande, ml.g6e.48 x grande, ml.g6e.48 x grande, ml.p4e.24 x grande, ml.p5e.48 x grande | | Llama Spark | arcee-llama-spark | Generación de texto | No | ml. G 5,2 x grande, ml. G 5,4 x grande, ml. G 5,8 x grande, ml. G 5,16 x grande, ml. G 6,2 x grande, ml. G 6,8 x grande, ml. G 6,16 x grande | | Llama-3-Varco-Offsetbias-8B | ncsoft-llama-3-varco-offsetbias-8b | Generación de texto | No | ml.g5.12xlarge | | Llama-3.1-8B-Instruct con Stained Glass Transform Support | protopia-llama-3-1-8b-instruct | Generación de texto | No | ml.g4dn.12xlarge, ml.g5.4 x large, ml.g5.16xlarge | | Llama-3.2-NV-EmbedQA-1B-v2 | nvidia-llama3-2-nv-embedqa-1b-v2-nim | Incrustación de texto | No | ml.g5.x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.4 x grande, ml.g5.8 x grande, ml.g5.12 x grande, ml.g5.16 x grande, ml.g5.24 x grande, ml.g5.48 x grande, ml.g6.x grande, ml.g6.2 x grande, ml.g6.4 x grande, ml.g6.12 xlarge, ml.G6,16 xlarge, ml.G6,24 xlarge, ml.G6,48 xlarge, ml.P4d.24xlarge, ml.P5,48 xlarge, ml.G6e.xlarge, ml.G6e.2xlarge, ml.G6e.4xlarge, ml.G6e.8xlarge, ml.G6e.16xlarge, ml.g6e.24 x grande, ml.g6e.48 x grande, ml.p4de.24 x grande | | MARS6 | cambai-mars6 | Texto a audio | No | ml.g4dn.2xlarge, ml.g6.2xlarge | | Medical LLM - Medium | john-snow-labs-medical-summarization-qa-8b | Resumen de textos | No | ml. G5.2 x grande, ml. g4dn. 12 x grande | | Medical LLM - Small | john-snow-labs-summarization-qa | Resumen de textos | No | ml.g5.12xlarge | | Traducción de textos médicos () EN-ES | john-snow-labs-medical-translation-en-es | Traducción | No | ml.g5.2xlarge | | Mercurio | inception-mercury | Generación de texto | No | ml.p5.48xlarge | | Codificador Mercury | inception-mercury-coder | Generación de texto | No | ml.p5.48xlarge | | msa-search | nvidia-nim-msa-search-v2-1 | Generación de texto | No | ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p548xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5en.48 xlarge | | Nemotron nano 9b v2 | nvidia-nemotron-nano-9b-v2 | Generación de texto | No | ml.G5,2 x grande, ml.G5,4 x grande, ml.G5,8 x grande, ml.G5,16 x grande, ml.G5,12 x grande, ml.G5,24 x grande, ml.G5,48 x grande, ml.G6e.xlarge, ml.G6e.2 x grande, ml.G6e.16xgrande, ml.g6e.12xlarge, ml.g6e.24xlarge, ml.g6e.48xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge, ml.p5.4 xlarge, ml.p5e.48xlarge | | nemotron-parse | nvidia-nemotron-parse | Generación de texto | No | ml.g5.xlarge, ml.g5.2 x grande, ml.g5.4 x grande, ml.g5.8 x grande, ml.g5,16 xlarge, ml.g5,12 x grande, ml.g5,24 x grande, ml.g5,48 x grande, ml.g6e.xlarge, ml.g6e.2 x grande, ml.g6e.8 x grande, l.g6e.16 x grande, ml.g6e.12 x grande, ml.g6e.24 x grande, ml.g6e.48 x grande, ml.g6e.48 x grande, ml.p4e.48 x grande, ml.p5e.48 x grande, ml.p5en.48 x grande | | NEXUS de Fundamental | fundamental-technologies-nexus | Clasificación | No | ml.g4dn. 8xlarge, ml.p5en.48 xlarge | | Nomic Embed Text v1.5 | nomic-embed-text | Incrustación de texto | No | ml.p3.2 x large, ml.p3.8 x large, ml.p3.16 xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4 x large, ml.g4dn.8 xlarge, ml.g4dn.12 xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g5.x large, ml.g5.2 x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.2 x grande, 5,4 x grande, ml. 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G 5,48 x grande | | NVIDIA Cosmos Reason-1-7B | nvidia-nim-cosmos-reason1-7b | Generación de texto | No | ml.G5,12 xlarge, ml.G5,24 xlarge, ml.G5,48 xlarge, ml.G6e.xlarge, ml.G6e.2xlarge, ml.G6e.4xlarge, ml.G6e.8xlarge, ml.G6e.16xlarge, ml.G6e.12xlarge, ml.G6e.24xlarge, ml.G6e.48xlarge, ml. p4d.24 x grande, ml.p4de.24 x grande, ml.p5.4 x grande, ml.p5.48 x grande, ml.p5en.48 x grande | | Microservicio NIM NVIDIA Nemotron-4 15B | nvidia-nemotron-4-15b-nim | Generación de texto | No | ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge | | NVIDIA ParakeetVTDT 0.6B v2 | nvidia-parakeetvtdt-0-6b-v2 | Generación de texto Audio2T | No | ml.G6e.2xlarge, ml.G6e.4xlarge, ml.G6e.8xlarge, ml.G6e.12xlarge, ml.G6e.16xlarge, ml.G6e.24xlarge, ml.G6e.48xlarge, ml.G6.2 x grande, ml.G6.4 x grande, ml.G6.8x grande, ml.G6.12x grande, ml.G6,2 x grande 16 x grande, ml. G 6,24 x grande, ml. G 6,48 x grande | | NVIDIA-Parakeet-1-1b-CTC-EN-US-ASR | nvidia-parakeet-1-1b-ctc-en-us-asr | Generación de Audio2Text | No | ml. 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P4E. 24 x grande | | Orbe | orbital-materials-orb | Modelado científico | No | ml.p3.2 x large, ml.p3.8 x large, ml.p3.16 x large, ml.p4d.24 xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.4 x large, ml.g4dn.8 xlarge, ml.g4dn.12 xlarge, ml.g4dn.16 xlarge | | PLaMo Despliegue privado | preferred-networks-plamo-api | Generación de texto | No | ml.p4d.24xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge | | ProteinMPNN-NIM | nvidia-nim-proteinmpnn-v1-0-2 | Generación de texto | No | ml.g6e.12 x grande, ml.g6e.24 x grande, ml.g6e.48 x grande, ml.p4e.24 x grande, ml.p5e.48 x grande, ml.p5e.48 x grande | | re-rank-lite-1 Re-ranker | voyage-rerank-lite-1-reranker | ReRank | No | ml.g5.xlarge, ml.g5.2 x grande, ml.g5.4 x grande, ml.g5.8 x grande, ml.g5.16x grande | | Solar Mini: cuantitativo | upstage-solar-mini-chat-quant | Generación de texto | No | ml.g5.2xlarge | | Solar Pro - Quant | upstage-solar-pro-quantized | Generación de texto | No | ml.g5.12xlarge | | Solar Pro 2 | upstage-solar-pro | Generación de texto | No | ml.p4d. 24 x grande, ml.p5.48 x grande | | Sonic 3 SageMaker | cartesia-sonic-3-sagemaker | Texto a audio | No | ml.g6e.xlarge | | Stable Diffusion 3.5 Large | stabilityai-stable-diffusion-3-5-large | Texto a imagen | No | ml.p5.48xlarge | | Stable Diffusion XL 1.0 | stabilityai-sdxl-1-0 | Texto a imagen | No | ml.g5.2xlarge, ml.p4d.24xlarge, ml.p4de.24xlarge | | Stable Diffusion XL Beta 0.8 | stabilityai-sdxl-beta-0-8 | Texto a imagen | No | ml.g5.xlarge | | Stockmark-LLM-13b | stockmark-llm-13b | Generación de texto | No | ml.g5.2xlarge | | VARCO LLM KO-1.3B-IST | ncsoft-ko-1-3b-ist | Generación de texto | No | ml. G 5,2 x grande, ml. G 5,4 x grande, ml. G4DN. 2 x grande | | VARCO LLM KO-6.4B-IST | ncsoft-ko-6-4b-ist | Generación de texto | No | ml. G 5,4 x grande, ml. G 5,8 x grande, ml. G5,12 x grande, ml. G4dn. 4 x grande, ml. G4dn. 8 x grande | | VARCO LLM KO/EN-13B-IST | ncsoft-ko-13b-ist | Generación de texto | No | ml. G 5.12 x grande, ml. G4dn. 12 x grande | | Modelo de incrustación voyage-2 | voyage-2-embedding | Incrustación de texto | No | ml.g5.xlarge, ml.g5.2 x grande, ml.g5.4 x grande, ml.g5.8 x grande, ml.g5.16xgrande | | Modelo de incrustación voyage-3 | voyage-3-embedding | Incrustación de texto | No | ml.g5.xlarge, ml.g5.2 x grande, ml.g5.4 x grande, ml.g5.8 x grande, ml.g5,16 x grande, ml.g6.x grande, ml.g6.2 x grande, ml.g6.4 x grande, ml.g6,8 x grande, ml.g6,16 x grande | | Modelo de incrustación grande voyage-3 | voyage-3-large-embedding | Incrustación de texto | No | ml.g6.2 x grande, ml.g5.xlarge, ml.g5.8 x grande, ml.g6.4 x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5,4 x grande, ml.g6.x grande | | Modelo de incrustación voyage-3.5 | voyage-3-5-embedding | Incrustación de texto | No | ml.g5.16xlarge, ml.g6.16xlarge, ml.g6.2 x grande, ml.g5.xlarge, ml.g5.8 xlarge, ml.g6.4 x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.4 x grande, ml.g6,8 x grande, ml.g6.xgrande | | Modelo de incrustación voyage-3.5-lite | voyage-3-5-lite-embedding | Incrustación de texto | No | ml.g6.16xlarge, ml.g6.2 x grande, ml.g5.xlarge, ml.g5.8 xlarge, ml.g6.4 x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.4 x grande, ml.g6.8 x grande, ml.g5.16xgrande, ml.g6.xgrande | | Modelo de incrustación voyage-code-2 | voyage-code-2-embedding | Incrustación de texto | No | ml.g5.xlarge, ml.g5.2 x grande, ml.g5.4 x grande, ml.g5.8 x grande, ml.g5.16 x grande, ml.g6.x grande, ml.g6.2 x grande, ml.g6.4 x grande, ml.g6.8 x grande, ml.g6.16 x grande | | Modelo de incrustación voyage-code-3 | voyage-code-3-embedding | Incrustación de texto | No | ml.g6.16xlarge, ml.g6.2 x grande, ml.g5.xlarge, ml.g5.8 x grande, ml.g6.4 x grande, ml.g5.2 x grande, ml.g5.4 x grande, ml.g6.8 x grande, ml.g5.16xgrande, ml.g6.xgrande | | Modelo de incrustación voyage-large-2 | voyage-large-2-embedding | Incrustación de texto | No | ml.g5.xlarge, ml.g5.2 x grande, ml.g5.4 x grande, ml.g5.8 x grande, ml.g5.16 x grande, ml.g6.x grande, ml.g6.2 x grande, ml.g6.4 x grande, ml.g6.8 x grande, ml.g6.16 x grande | | Widn Tower Anthill | widn-tower-anthill | Traducción | No | ml.g5.xlarge | | Widn Tower Sugarloaf | widn-tower-sugarloaf | Traducción | No | ml.g5.12xlarge | | Torre Eólica Vesubio | widn-llama3-tower-vesuvius | Traducción | No | ml. g 5,48 x grande, ml. p4 d. 24 x grande, ml. p4de.24 x grande | | Motor de visión artificial de Woven City | wovenbytoyota-woven-city-ai-vision-engine | Generación multimodal | No | ml.g5.8xlarge, ml.g5.12xlarge, ml.g5.24xlarge, ml.g5.48xlarge | | Escritor Palmyra-Fin-70B-32K | writer-palmyra-fin-70b-32k | Generación de texto | No | ml.p4d.24xlarge | | Escritor Palmyra-Med-70B-32K | writer-palmyra-med-70b-32k | Generación de texto | No | ml.p4d.24xlarge | | Escritor Palmyra-X-004 | writer-palmyra-x-004 | Generación de texto | No | ml.p5.48xlarge | ------ #### [ Built-in Algorithms (135) ] Amazon SageMaker JumpStart proporciona modelos previamente entrenados y específicos para tareas comunes de visión artificial, como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación de imágenes. Estos modelos se basan en marcos de aprendizaje profundo establecidos (PyTorch,TensorFlow,MXNet) y están listos para implementarse o ajustarse a sus propios datos. | Proveedor | Nombre del modelo | ID del modelo | Tarea | Licencia | Fine-tunable | Tipos de instancias de inferencia compatibles | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Mxnet | RCNN 101 V1d ResNet más rápido | mxnet-od-faster-rcnn-resnet101-v1d-coco | Detección de objetos | Apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | RCNN 101 V1d ResNet más rápido | mxnet-od-faster-rcnn-fpn-resnet101-v1d-coco | Detección de objetos | Apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | RCNN 50 V1b ResNet más rápido | mxnet-od-faster-rcnn-resnet50-v1b-voc | Detección de objetos | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | RCNN 50 V1b ResNet más rápido | mxnet-od-faster-rcnn-resnet50-v1b-coco | Detección de objetos | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | RCNN 50 V1b ResNet más rápido | mxnet-od-faster-rcnn-fpn-resnet50-v1b-coco | Detección de objetos | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | FCN 101 ADE20K ResNet | mxnet-semseg-fcn-resnet101-ade | Segmentación de imágenes | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | FCN ResNet 101 Pascal VOC | mxnet-semseg-fcn-resnet101-voc | Segmentación de imágenes | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | FCN 50 ADE20K ResNet | mxnet-semseg-fcn-resnet50-ade | Segmentación de imágenes | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | Segmentación de instancias | mxnet-is-mask-rcnn-fpn-resnet101-v1d-coco | Segmentación de imágenes | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | MÁSCARA RCNN FPN RESNET18 COCO | mxnet-is-mask-rcnn-fpn-resnet18-v1b-coco | Segmentación de imágenes | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | MÁSCARA RCNN FPN RESNET50 COCO | mxnet-is-mask-rcnn-fpn-resnet50-v1b-coco | Segmentación de imágenes | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | MÁSCARA RCNN RESNET18 COCO | mxnet-is-mask-rcnn-resnet18-v1b-coco | Segmentación de imágenes | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | Detección de objetos | mxnet-od-ssd-512-mobilenet1-0-coco | Detección de objetos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | Segmentación semántica | mxnet-semseg-fcn-resnet101-coco | Segmentación de imágenes | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | SSD 512 ResNet 50 V1 | mxnet-od-ssd-512-resnet50-v1-coco | Detección de objetos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | SSD 1.0 MobileNet | mxnet-od-ssd-512-mobilenet1-0-voc | Detección de objetos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | SSD ResNet 50 V1 | mxnet-od-ssd-512-resnet50-v1-voc | Detección de objetos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | SSD VGG 16 Atrous 30 | mxnet-od-ssd-300-vgg16-atrous-voc | Detección de objetos | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | SSD VGG 16 Atrous 512 | mxnet-od-ssd-512-vgg16-atrous-coco | Detección de objetos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | SSD VGG16 Atrous 300 | mxnet-od-ssd-300-vgg16-atrous-coco | Detección de objetos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | SSD VGG16 Atrous 512 | mxnet-od-ssd-512-vgg16-atrous-voc | Detección de objetos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | YOLO V3 53 DarkNet | mxnet-od-yolo3-darknet53-voc | Detección de objetos | Apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | YOLO V3 53 DarkNet | mxnet-od-yolo3-darknet53-coco | Detección de objetos | Apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | YOLO V3 1.0 MobileNet | mxnet-od-yolo3-mobilenet1-0-voc | Detección de objetos | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Mxnet | YOLO V3 1.0 MobileNet | mxnet-od-yolo3-mobilenet1-0-coco | Detección de objetos | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | Pytorch | SqueezeNet 1 | pytorch-ic-squeezenet1-1 | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | AlexNet | pytorch-ic-alexnet | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | DenseNet 121 | pytorch-ic-densenet121 | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | DenseNet 169 | pytorch-ic-densenet169 | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | FRCNN MobileNet V3 grande 320 VPN | pytorch-od1-fasterrcnn-mobilenet-v3-large-320-fpn | Detección de objetos | cláusula bsd-3 | No | ml.c5.2 x large, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 x grande | | Pytorch | VPN grande FRCNN V3 MobileNet | pytorch-od1-fasterrcnn-mobilenet-v3-large-fpn | Detección de objetos | cláusula bsd-3 | No | ml.c5.2 x large, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 x grande | | Pytorch | GoogLeNet | pytorch-ic-googlenet | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | Clasificación de imágenes | pytorch-ic-mobilenet-v2 | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | Detección de objetos | pytorch-od1-fasterrcnn-resnet50-fpn | Detección de objetos | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x large, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 x grande | | Pytorch | ResNet 101 | pytorch-ic-resnet101 | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | ResNet 152 | pytorch-ic-resnet152 | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | ResNet 18 | pytorch-ic-resnet18 | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | ResNet 34 | pytorch-ic-resnet34 | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | ResNet 50 | pytorch-ic-resnet50 | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | Resnext 50 | pytorch-ic-resnext50-32x4d | Clasificación de imágenes | Cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | ShuffleNet V2 | pytorch-ic-shufflenet-v2-x1-0 | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | SSD | pytorch-od-nvidia-ssd | Detección de objetos | cláusula bsd-3 | No | ml.c5.2 x large, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 x grande | | Pytorch | GG 1 | pytorch-ic-vgg11 | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | VGG 11-N | pytorch-ic-vgg11-bn | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | VGG 13-N | pytorch-ic-vgg13-bn | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | VGG 16 | pytorch-ic-vgg16 | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | VGG 16-N | pytorch-ic-vgg16-bn | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | VGG 19 | pytorch-ic-vgg19 | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | VGG-13 | pytorch-ic-vgg13 | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | Pytorch | Wide 101 ResNet | pytorch-ic-wide-resnet101-2 | Clasificación de imágenes | cláusula bsd-3 | Sí | ml.c5.2 x grande, ml.c5.x grande, ml.m4.x grande, ml.m5.x grande | | TensorFlow | ALBERT Base | tensorflow-tc-albert-en-base | Clasificación de textos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18xlarge, ml.c5.2 x large, ml.c5.4 x large, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24 x grande, ml. M 5.2 x grande, ml. m 5.4 x grande, ml. m 5.x grande, ml. P 3.16 x grande, ml. P 3.2 x grande, ml. P 3.8 x grande | | TensorFlow | BERT Base Cased | tensorflow-tc-bert-en-cased-L-12-H-768-A-12-2 | Clasificación de textos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18xlarge, ml.c5.2 x large, ml.c5.4 x large, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24 x grande, ml. M 5.2 x grande, ml. m 5.4 x grande, ml. m 5.x grande, ml. P 3.16 x grande, ml. P 3.2 x grande, ml. P 3.8 x grande | | TensorFlow | Base BERT MEDLINE/PubMed | tensorflow-tc-experts-bert-pubmed-1 | Clasificación de textos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18xlarge, ml.c5.2 x large, ml.c5.4 x large, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24 x grande, ml. M 5.2 x grande, ml. m 5.4 x grande, ml. m 5.x grande, ml. P 3.16 x grande, ml. P 3.2 x grande, ml. P 3.8 x grande | | TensorFlow | BERT Base Multilingual Cased | tensorflow-tc-bert-multi-cased-L-12-H-768-A-12-2 | Clasificación de textos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18xlarge, ml.c5.2 x large, ml.c5.4 x large, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24 x grande, ml. M 5.2 x grande, ml. m 5.4 x grande, ml. m 5.x grande, ml. P 3.16 x grande, ml. P 3.2 x grande, ml. P 3.8 x grande | | TensorFlow | BERT Large Uncased | tensorflow-tc-bert-en-uncased-L-24-H-1024-A-16-2 | Clasificación de textos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18xlarge, ml.c5.2 x large, ml.c5.4 x large, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24 x grande, ml. M 5.2 x grande, ml. m 5.4 x grande, ml. m 5.x grande, ml. P 3.16 x grande, ml. P 3.2 x grande, ml. P 3.8 x grande | | TensorFlow | BERT Small sin carcasa L-10 H-128 | tensorflow-tcembedding-bert-en-uncased-L-10-H-128-A-2-2 | Incrustación de texto | Apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | BERT Small, sin carcasa L-12 H-256 | tensorflow-tcembedding-bert-en-uncased-L-12-H-256-A-4 | Incrustación de texto | Apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | BERT Small, sin carcasa L-12 H-768 | tensorflow-tcembedding-bert-en-uncased-L-12-H-768-A-12-2 | Incrustación de texto | Apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | BERT Small, sin carcasa L-4 H-768 | tensorflow-tcembedding-bert-en-uncased-L-4-H-768-A-12-2 | Incrustación de texto | Apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | BiT-M R101x1 | tensorflow-ic-bit-m-r101x1-ilsvrc2012-classification-1 | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2 x large, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 x large, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | BiT-M Vector de características del R101x1 | tensorflow-icembedding-bit-m-r101x1-ilsvrc2012-featurevector-1 | Clasificación de imágenes | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | BiT-M R50x1 ImageNet-21k | tensorflow-ic-bit-m-r50x1-imagenet21k-classification-1 | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | CaIT S 24 224 | tensorflow-ic-cait-s24-224 | Clasificación de imágenes | MIT | Sí | ml.c5.2 x large, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 x large, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | CenterNet ResNet-v1-101 | tensorflow-od-centernet-resnet101v1-fpn-512x512-1 | Detección de objetos | apache-2.0 | No | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | CenterNet ResNet-v1-50 | tensorflow-od-centernet-resnet50v1-fpn-512x512-1 | Detección de objetos | apache-2.0 | No | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | Editar Tiny Distilled Patch 16 24 | tensorflow-ic-deit-tiny-distilled-patch16-224 | Clasificación de imágenes | MIT | Sí | ml.c5.2 x large, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 x large, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | EfficientNet B0 | tensorflow-ic-efficientnet-b0-classification-1 | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | EfficientNet B1 | tensorflow-ic-efficientnet-b1-classification-1 | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | EfficientNet Característica vectorial B1 | tensorflow-icembedding-efficientnet-b1-featurevector-1 | Clasificación de imágenes | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | EfficientNet B3 | tensorflow-ic-efficientnet-b3-classification-1 | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | EfficientNet B7 | tensorflow-ic-efficientnet-b7-classification-1 | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c 5,9 x grande, ml.g4dn. 8 x grande, ml.p 3,8 x grande | | TensorFlow | EfficientNet V2 ImageNet-1k pequeño | tensorflow-ic-efficientnet-v2-imagenet1k-s | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2 x large, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 x large, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | EfficientNet V2 ImageNet-21k FT1 k M | tensorflow-ic-efficientnet-v2-imagenet21k-ft1k-m | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2 x large, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 x large, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | Resnet R-CNN V2 más rápido 1024 x 1024 | tensorflow-od-faster-rcnn-inception-resnet-v2-1024x1024-1 | Detección de objetos | Apache-2.0 | No | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | V1 640x640 R-CNN Resnet-101 más rápido | tensorflow-od-faster-rcnn-resnet101-v1-640x640-1 | Detección de objetos | apache-2.0 | No | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | V1 1024x1024 R-CNN Resnet-50 más rápido | tensorflow-od-faster-rcnn-resnet50-v1-1024x1024-1 | Detección de objetos | apache-2.0 | No | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | V1 640x640 R-CNN Resnet-50 más rápido | tensorflow-od-faster-rcnn-resnet50-v1-640x640-1 | Detección de objetos | apache-2.0 | No | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | V1 800x1333 R-CNN Resnet-50 más rápido | tensorflow-od-faster-rcnn-resnet50-v1-800x1333-1 | Detección de objetos | Apache-2.0 | No | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | ADORNO | tensorflow-audioembedding-frill-1 | Clasificación de audio | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | Clasificación de imágenes | tensorflow-ic-swin-base-patch4-window7-224 | Clasificación de imágenes | MIT | Sí | ml.c5.2 x large, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 x large, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | Incrustación de imágenes | tensorflow-icembedding-imagenet-mobilenet-v2-100-224-fv-4 | Clasificación de imágenes | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | Inception V3 | tensorflow-ic-imagenet-inception-v3-classification-4 | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2 x large, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 x large, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | Vector de funciones de vista previa de Inception V3 | tensorflow-icembedding-tf2-preview-inception-v3-fv-4 | Clasificación de imágenes | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | MobileNet V2 | tensorflow-ic-tf2-preview-mobilenet-v2-classification-4 | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | MobileNet V2 0.35 128 | tensorflow-ic-imagenet-mobilenet-v2-035-128 | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2 x large, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 x large, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | MobileNet V2 0.50 224 | tensorflow-icembedding-imagenet-mobilenet-v2-050-224-fv-4 | Clasificación de imágenes | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | MobileNet V2 1.00 224 | tensorflow-ic-imagenet-mobilenet-v2-100-224-classification-4 | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2 x large, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 x large, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | MobileNet V2 1.40 224 | tensorflow-ic-imagenet-mobilenet-v2-140-224-classification-4 | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2 x large, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 x large, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | MobileNet Característica vectorial V2 | tensorflow-icembedding-tf2-preview-mobilenet-v2-fv-4 | Clasificación de imágenes | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | MobileNet Vector de características V2 | tensorflow-icembedding-tf2-preview-mobilenet-v2-featurevector-4 | Clasificación de imágenes | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | MobileNet V3 Large 1.00 224 | tensorflow-ic-imagenet-mobilenet-v3-large-100-224 | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | MobileNet V3 Small 0.75 224 | tensorflow-ic-imagenet-mobilenet-v3-small-075-224 | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | MobileNet V3 Small 1.00 224 | tensorflow-ic-imagenet-mobilenet-v3-small-100-224 | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | Detección de objetos | tensorflow-od1-ssd-resnet50-v1-fpn-640x640-coco17-tpu-8 | Detección de objetos | apache-2.0 | Sí | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | ResNet 50 | tensorflow-ic-resnet-50-classification-1 | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c 5,9 x grande, ml.g4dn. 8 x grande, ml.p 3,8 x grande | | TensorFlow | ResNet Vector de 50 características | tensorflow-icembedding-resnet-50-featurevector-1 | Clasificación de imágenes | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | ResNet V1 50 | tensorflow-ic-imagenet-resnet-v1-50-classification-4 | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2 x large, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 x large, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | ResNet Característica vectorial V2 152 | tensorflow-icembedding-imagenet-resnet-v2-152-featurevector-4 | Clasificación de imágenes | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | ResNet V2 50 | tensorflow-ic-imagenet-resnet-v2-50-classification-4 | Clasificación de imágenes | Apache-2.0 | Sí | ml.c5.2 x large, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 x large, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | ResNet Característica vectorial V2 50 | tensorflow-icembedding-imagenet-resnet-v2-50-featurevector-4 | Clasificación de imágenes | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | Retinanet Resnet-101 SSD 640x640 | tensorflow-od-retinanet-resnet101-v1-fpn-640x640-1 | Detección de objetos | Apache-2.0 | No | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | BERT \_ \_ L-10 pequeño H-512 A-8 | tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-10-H-512-A-8 | Clasificación de textos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18xlarge, ml.c5.2 x large, ml.c5.4 x large, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24 x grande, ml. M 5.2 x grande, ml. m 5.4 x grande, ml. m 5.x grande, ml. P 3.16 x grande, ml. P 3.2 x grande, ml. P 3.8 x grande | | TensorFlow | BERT pequeño L-12 \_ H-256 \_ A-4 | tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-12-H-256-A-4 | Clasificación de textos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18xlarge, ml.c5.2 x large, ml.c5.4 x large, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24 x grande, ml. M 5.2 x grande, ml. m 5.4 x grande, ml. m 5.x grande, ml. P 3.16 x grande, ml. P 3.2 x grande, ml. P 3.8 x grande | | TensorFlow | BERT pequeño L-12 \_ H-768 \_ A-12 | tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-12-H-768-A-12 | Clasificación de textos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18xlarge, ml.c5.2 x large, ml.c5.4 x large, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24 x grande, ml. M 5.2 x grande, ml. m 5.4 x grande, ml. m 5.x grande, ml. P 3.16 x grande, ml. P 3.2 x grande, ml. P 3.8 x grande | | TensorFlow | BERT pequeño L-2 \_ H-128 \_ A-2 | tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-2-H-128-A-2 | Clasificación de textos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18xlarge, ml.c5.2 x large, ml.c5.4 x large, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24 x grande, ml. M 5.2 x grande, ml. m 5.4 x grande, ml. m 5.x grande, ml. P 3.16 x grande, ml. P 3.2 x grande, ml. P 3.8 x grande | | TensorFlow | BERT pequeño L-4 \_ H-512 \_ A-8 | tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-4-H-512-A-8 | Clasificación de textos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18xlarge, ml.c5.2 x large, ml.c5.4 x large, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24 x grande, ml. M 5.2 x grande, ml. m 5.4 x grande, ml. m 5.x grande, ml. P 3.16 x grande, ml. P 3.2 x grande, ml. P 3.8 x grande | | TensorFlow | BERT pequeño L-6 \_ H-768 \_ A-12 | tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-6-H-768-A-12 | Clasificación de textos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18xlarge, ml.c5.2 x large, ml.c5.4 x large, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24 x grande, ml. M 5.2 x grande, ml. m 5.4 x grande, ml. m 5.x grande, ml. P 3.16 x grande, ml. P 3.2 x grande, ml. P 3.8 x grande | | TensorFlow | BERT pequeño L-8 \_ H-768 \_ A-12 | tensorflow-tc-small-bert-bert-en-uncased-L-8-H-768-A-12 | Clasificación de textos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18xlarge, ml.c5.2 x large, ml.c5.4 x large, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24 x grande, ml. M 5.2 x grande, ml. m 5.4 x grande, ml. m 5.x grande, ml. P 3.16 x grande, ml. P 3.2 x grande, ml. P 3.8 x grande | | TensorFlow | SSD ResNet 152 V1 FPN 1024 x 1024 COCO '17 | tensorflow-od1-ssd-resnet152-v1-fpn-1024x1024-coco17-tpu-8 | Detección de objetos | Apache-2.0 | Sí | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | SSD EfficientDet D0 | tensorflow-od-efficientdet-d0-1 | Detección de objetos | apache-2.0 | No | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | SSD Efficientet D0 512x512 COCO '17 | tensorflow-od1-ssd-efficientdet-d0-512x512-coco17-tpu-8 | Detección de objetos | Apache-2.0 | Sí | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | SSD Efficientet D1 640x640 COO '17 | tensorflow-od1-ssd-efficientdet-d1-640x640-coco17-tpu-8 | Detección de objetos | apache-2.0 | Sí | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | SSD EfficientDet D2 | tensorflow-od-efficientdet-d2-1 | Detección de objetos | apache-2.0 | No | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | SSD Efficientet D2 768 x 768 COO '17 | tensorflow-od1-ssd-efficientdet-d2-768x768-coco17-tpu-8 | Detección de objetos | apache-2.0 | Sí | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | SSD EfficientDet D3 | tensorflow-od-efficientdet-d3-1 | Detección de objetos | apache-2.0 | No | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | SSD Efficientet D3 896x896 COO '17 | tensorflow-od1-ssd-efficientdet-d3-896x896-coco17-tpu-32 | Detección de objetos | apache-2.0 | Sí | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | SSD EfficientDet D5 | tensorflow-od-efficientdet-d5-1 | Detección de objetos | apache-2.0 | No | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | SSD Mobilenet V1 VPN 640x640 COCO '17 | tensorflow-od1-ssd-mobilenet-v1-fpn-640x640-coco17-tpu-8 | Detección de objetos | Apache-2.0 | Sí | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | SSD Mobilenet V2 | tensorflow-od-ssd-mobilenet-v2-2 | Detección de objetos | apache-2.0 | No | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | Unidad de estado sólido Mobilenet V2 640x640 | tensorflow-od-ssd-mobilenet-v2-fpnlite-640x640-1 | Detección de objetos | apache-2.0 | No | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | Unidad de estado sólido Mobilenet V2 320x320 COCO '17 FPN-Lite | tensorflow-od1-ssd-mobilenet-v2-fpnlite-320x320-coco17-tpu-8 | Detección de objetos | Apache-2.0 | Sí | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | Unidad de estado sólido Mobilenet V2 640x640 COCO FPN-lite '17 | tensorflow-od1-ssd-mobilenet-v2-fpnlite-640x640-coco17-tpu-8 | Detección de objetos | Apache-2.0 | Sí | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | SSD 101 V1 FPN ResNet 1024 x 1024 COCO '17 | tensorflow-od1-ssd-resnet101-v1-fpn-1024x1024-coco17-tpu-8 | Detección de objetos | Apache-2.0 | Sí | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | SSD 101 V1 FPN ResNet 640 X 640 COCO '17 | tensorflow-od1-ssd-resnet101-v1-fpn-640x640-coco17-tpu-8 | Detección de objetos | Apache-2.0 | Sí | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | SSD 152 V1 FPN ResNet 640 x 640 COCO '17 | tensorflow-od1-ssd-resnet152-v1-fpn-640x640-coco17-tpu-8 | Detección de objetos | Apache-2.0 | Sí | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | SSD 50 V1 FPN ResNet 1024 x 1024 COCO '17 | tensorflow-od1-ssd-resnet50-v1-fpn-1024x1024-coco17-tpu-8 | Detección de objetos | apache-2.0 | Sí | ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.xlarge, ml.p3.2xlarge | | TensorFlow | Swin Base 4 12 384 | tensorflow-ic-swin-base-patch4-window12-384 | Clasificación de imágenes | MIT | Sí | ml.c5.2 x large, ml.c5.xlarge, ml.c6i.large, ml.c6i.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m4.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 x large, ml.r5.xlarge | | TensorFlow | Talking Heads Large | tensorflow-tc-talking-heads-large | Clasificación de textos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18xlarge, ml.c5.2 x large, ml.c5.4 x large, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24 x grande, ml. M 5.2 x grande, ml. m 5.4 x grande, ml. m 5.x grande, ml. P 3.16 x grande, ml. P 3.2 x grande, ml. P 3.8 x grande | | TensorFlow | Clasificación de textos | tensorflow-tc-bert-en-uncased-L-12-H-768-A-12-2 | Clasificación de textos | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18xlarge, ml.c5.2 x large, ml.c5.4 x large, ml.c5.9xlarge, ml.g4dn.16xlarge, ml.g4dn.2xlarge, ml.g4dn.8xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.g5.xlarge, ml.m5.12xlarge, ml.m5.24 x grande, ml. M 5.2 x grande, ml. m 5.4 x grande, ml. m 5.x grande, ml. P 3.16 x grande, ml. P 3.2 x grande, ml. P 3.8 x grande | | TensorFlow | Incrustación de texto | tensorflow-tcembedding-universal-sentc-encoder-cmlm-en-large-1 | Incrustación de texto | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | Destilado en trino | tensorflow-audioembedding-trill-distilled-3 | Clasificación de audio | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | TrillSSON 1 | tensorflow-audioembedding-trillsson1-1 | Clasificación de audio | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | TrillSSON 2 | tensorflow-audioembedding-trillsson2-1 | Clasificación de audio | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | TrillSSON 3 | tensorflow-audioembedding-trillsson3-1 | Clasificación de audio | apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | | TensorFlow | Codificador de oraciones universal CMLM Base | tensorflow-tcembedding-universal-sentc-encoder-cmlm-en-base-1 | Incrustación de texto | Apache-2.0 | No | ml.c5.2xlarge, ml.c5.xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.large, ml.m5.xlarge, ml.p3.2 xlarge | ------ #### [ Classic ML Algorithms (11) ] Amazon SageMaker JumpStart ofrece implementaciones listas para usar de los algoritmos clásicos de aprendizaje automático para tareas de datos tabulares, como la clasificación, la regresión y la previsión de series temporales. Estos algoritmos (XGBoost,, LightGBM CatBoostscikit-learn,AutoGluon) están optimizados para datos estructurados y se pueden entrenar desde cero a partir de sus propios conjuntos de datos. | Proveedor | Nombre del modelo | ID del modelo | Tarea | Licencia | Fine-tunable | Tipos de instancias de inferencia compatibles | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Autogluón | AutoGluon Clasificación tabular | autogluon-classification-ensemble | Clasificación tabular | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18 xlarge, ml.c5.2 x grande, ml.c5.4 x grande, ml.c5.9 xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.12 x grande, ml.m5.24 x grande, ml.m5.2 x grande, ml.m5.4 x grande, ml.p3.2 x grande | | Autogluón | AutoGluon Regresión tabular | autogluon-regression-ensemble | Regresión tabular | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18 xlarge, ml.c5.2 x grande, ml.c5.4 x grande, ml.c5.9 xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.12 x grande, ml.m5.24 x grande, ml.m5.2 x grande, ml.m5.4 x grande, ml.p3.2 x grande | | Catboost | CatBoost Clasificación | catboost-classification-model | Clasificación tabular | apache-2.0 | Sí | ml. c5.18 x grande, ml. c5.2 x grande, ml. c5.4 x grande, ml. c5,9 x grande, ml. m4.16 x grande, ml. m5.12 x grande, ml. m5.24 x grande, ml. m5.2 x grande, m5.4 x grande | | Catboost | CatBoost Regresión | catboost-regression-model | Regresión tabular | apache-2.0 | Sí | ml. c4.8 x grande, ml. c5.18 x grande, ml. c5.2 x grande, ml. c5.4 x grande, ml. c5,9 x grande, ml. m5.12 x grande, ml. m5.24 x grande, ml. m5.2 x grande, m5.4 x grande | | Gbm ligero | Clasificación LightGBM | lightgbm-classification-model | Clasificación tabular | mit | Sí | ml.c5.18xlarge, ml.c5.2 x grande, ml.c5.4 x grande, ml.c5.9xgrande, ml.m4.16xlarge, ml.m5.12x grande, ml.m5.24x grande, ml.m5.2 x grande, ml.m5.4 x grande | | Gbm ligero | Regresión de LightGBM | lightgbm-regression-model | Regresión tabular | mit | Sí | ml.c4,8 x grande, ml.c5,18 x grande, ml.c5,2 x grande, ml.c5,4 x grande, ml.c5,9 x grande, ml.m5,12 x grande, ml.m5,24 x grande, ml.m5,4 x grande | | Pytorch | TabTransformer Clasificación | pytorch-tabtransformerclassification-model | Clasificación tabular | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18 xlarge, ml.c5.2 x grande, ml.c5.4 x grande, ml.c5.9 xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.12 x grande, ml.m5.24 x grande, ml.m5.2 x grande, ml.m5.4 x grande, ml.p3.2 x grande | | Pytorch | TabTransformer Regresión | pytorch-tabtransformerregression-model | Regresión tabular | apache-2.0 | Sí | ml.c5.18 xlarge, ml.c5.2 x grande, ml.c5.4 x grande, ml.c5.9 xlarge, ml.g4dn.xlarge, ml.m5.12 x grande, ml.m5.24 x grande, ml.m5.2 x grande, ml.m5.4 x grande, ml.p3.2 x grande | | Sklearn | Clasificación lineal | sklearn-classification-linear | Clasificación tabular | cláusula bsd-3 | Sí | ml. c4.8 x grande, ml. c5.18 x grande, ml. c5.2 x grande, ml. c5.4 x grande, ml. c5,9 x grande, ml. m5.12 x grande, ml. m5.24 x grande, ml. m5.2 x grande, ml.m5.x grande | | Xgboost | Clasificación XGBoost | xgboost-classification-model | Clasificación tabular | apache-2.0 | Sí | ml.c4.8 x grande, ml. c5.18 x grande, ml. c5.2 x grande, ml. c5.4 x grande, ml. c5,9 x grande, ml. m5.12 x grande, ml.m5.24 x grande, ml.m5.2 x grande, ml.m5.x grande | | Xgboost | Regresión de XGBoost | xgboost-regression-model | Regresión tabular | apache-2.0 | Sí | ml.c4.8 x grande, ml. c5.18 x grande, ml. c5.2 x grande, ml. c5.4 x grande, ml. c5,9 x grande, ml. m5.12 x grande, ml.m5.24 x grande, ml.m5.2 x grande, ml.m5.x grande | ------ **nota** Para obtener la información de licencia más precisa y actualizada, consulta la página de detalles del modelo en SageMaker Studio o la Hugging Face página del modelo.