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# Origini dei modelli e contratti di licenza
Amazon SageMaker JumpStart fornisce l'accesso a centinaia di modelli di base proprietari e disponibili pubblicamente da fonti e partner di terze parti. Puoi esplorare la selezione del modello di JumpStart base direttamente nella console SageMaker AI, Studio o Studio Classic.
## Licenze e fonti dei modelli
Amazon SageMaker JumpStart fornisce l'accesso a modelli di base disponibili pubblicamente e proprietari. I modelli di fondazione sono integrati e gestiti da fornitori proprietari e open source di terze parti. Pertanto, vengono rilasciati con licenze diverse, come indicato dal codice sorgente del modello. Assicurati di controllare la licenza di qualsiasi modello di fondazione che utilizzi. Sei responsabile della revisione e del rispetto di tutte le condizioni di licenza applicabili e di assicurarsi che siano accettabili per il tuo caso d'uso prima di scaricare o utilizzare il contenuto. Di seguito sono riportati alcuni esempi di comuni licenze del modello di fondazione:
+ Modello di Alexa Teacher
+ Apache 2.0
+ BigScience Licenza AI responsabile v1.0
+ Licenza CreativeML Open RAIL\$1\$1-M
Analogamente, per tutti i modelli di fondazione proprietari, assicurati di leggere e rispettare tutte le condizioni d'uso e le linee guida di utilizzo del fornitore del modello. Se hai domande sulle informazioni sulla licenza per uno specifico modello proprietario, contatta direttamente il fornitore del modello. Puoi trovare le informazioni di contatto del fornitore del modello nella scheda **Supporto** di ogni pagina del modello in Marketplace AWS.
## Contratti di licenza con l'utente finale
Alcuni modelli JumpStart base richiedono l'accettazione esplicita di un contratto di licenza con l'utente finale (EULA) prima dell'uso.
### Accettazione dell'EULA in Amazon Studio SageMaker
È possibile che ti venga richiesto di accettare un contratto di licenza per l'utente finale prima di perfezionare, distribuire o valutare un modello base in Studio. JumpStart Per iniziare a usare i modelli di base in Studio, consulta. JumpStart [Utilizzo dei modelli di fondazione in Studio](jumpstart-foundation-models-use-studio-updated.md)
**Importante**
A partire dal 30 novembre 2023, la precedente esperienza Amazon SageMaker Studio è ora denominata Amazon SageMaker Studio Classic. La sezione seguente è specifica per l’utilizzo dell’esperienza Studio aggiornata. Per informazioni sull’utilizzo dell’applicazione Studio Classic, consulta [Amazon SageMaker Studio Classic](studio.md).
Alcuni modelli JumpStart base richiedono l'accettazione di un contratto di licenza per l'utente finale prima della distribuzione. Se ciò si applica al modello di fondazione che scegli di utilizzare, Studio ti chiederà di visualizzare una finestra in cui è riportato il contenuto dell’EULA. Sei responsabile della revisione e del rispetto di tutte le condizioni di licenza applicabili e di verificare che siano accettabili per il tuo caso d'uso, prima di scaricare o utilizzare un modello.
#### Accettazione dell'EULA in Amazon SageMaker Studio Classic
È possibile che ti venga richiesto di accettare un contratto di licenza per l'utente finale prima di distribuire un modello JumpStart base o aprire un notebook modello JumpStart base in Studio Classic. Per iniziare a utilizzare i modelli di JumpStart base in Studio Classic, consulta. [Usa i modelli di base in Amazon SageMaker Studio Classic](jumpstart-foundation-models-use-studio.md)
**Importante**
A partire dal 30 novembre 2023, la precedente esperienza Amazon SageMaker Studio è ora denominata Amazon SageMaker Studio Classic. La sezione seguente è specifica per l’utilizzo dell’applicazione Studio Classic. Per informazioni sull’utilizzo dell’esperienza Studio aggiornata, consulta [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md).
Studio Classic viene ancora mantenuto per i carichi di lavoro esistenti, ma non è più disponibile per l'onboarding. È possibile solo interrompere o eliminare le applicazioni Studio Classic esistenti e non è possibile crearne di nuove. Ti consigliamo di [migrare il tuo carico di lavoro alla nuova esperienza Studio](studio-updated-migrate.md).
Alcuni modelli JumpStart base richiedono l'accettazione di un contratto di licenza per l'utente finale prima della distribuzione. Se ciò si applica al modello di fondazione che scegli di utilizzare, Studio Classic visualizza una finestra intitolata **Leggi il Contratto di licenza con l’utente finale (EULA) e la Policy di uso accettabile (AUP) di seguito** dopo aver scelto **Implementa** o **Apri notebook**. Sei responsabile della revisione e del rispetto di tutte le condizioni di licenza applicabili e di verificare che siano accettabili per il tuo caso d'uso, prima di scaricare o utilizzare un modello.
### Accettazione dell'EULA con l'SDK SageMaker Python
Le seguenti sezioni mostrano come dichiarare esplicitamente l'accettazione dell'EULA durante la distribuzione o la messa a punto di un modello con l'SDK. JumpStart SageMaker Python Per ulteriori informazioni su come iniziare a utilizzare i modelli di base utilizzando l'SDK, consulta JumpStart . SageMaker Python [Usa i modelli di base con l'SDK SageMaker Python](jumpstart-foundation-models-use-python-sdk.md)
Prima di iniziare, assicurati di effettuare queste operazioni:
+ Esegui l’aggiornamento alla versione più recente del modello in uso.
+ Installa la versione più recente dell' SageMaker PythonSDK.
**Importante**
Per utilizzare il seguente flusso di lavoro, è necessario che sia installata la [versione 2.198.0](https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/releases/tag/v2.198.0) o successiva dell'SDK. SageMaker Python
#### Accettazione dell'EULA durante la distribuzione di un modello JumpStart
Per i modelli che richiedono l'accettazione di un contratto di licenza per l'utente finale, è necessario dichiarare esplicitamente l'accettazione dell'EULA al momento della distribuzione del modello. JumpStart
```
from sagemaker.jumpstart.model import JumpStartModel
model_id = "meta-textgeneration-llama-2-13b"
my_model = JumpStartModel(model_id=model_id)
# Declare EULA acceptance when deploying your JumpStart model
predictor = my_model.deploy(accept_eula=True)
```
Per impostazione predefinita, il valore `accept_eula` è `None` e deve essere ridefinito in modo esplicito come `True` per accettare il contratto di licenza con l'utente finale. Per ulteriori informazioni, consulta [JumpStartModel](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/inference/model.html#sagemaker.jumpstart.model.JumpStartModel).
#### Accettazione dell'EULA durante la messa a punto di un modello JumpStart
Per la messa a punto di modelli che richiedono l'accettazione di un contratto di licenza con l'utente finale, è necessario dichiarare esplicitamente l'accettazione dell'EULA quando si esegue il metodo per il proprio estimatore. `fit()` JumpStart Dopo il fine-tuning di un modello preaddestrato, i pesi del modello originale vengono modificati. Pertanto, quando implementi il modello ottimizzato con fine-tuning in un secondo momento, non è necessario accettare un EULA.
**Nota**
L’esempio seguente imposta `accept_eula=False`. Per poter accettare l’EULA, è necessario modificare manualmente il valore su `True`.
```
from sagemaker.jumpstart.estimator import JumpStartEstimator
model_id = "meta-textgeneration-llama-2-13b"
# Declare EULA acceptance when defining your JumpStart estimator
estimator = JumpStartEstimator(model_id=model_id)
estimator.fit(accept_eula=False,
{"train": training_dataset_s3_path, "validation": validation_dataset_s3_path}
)
```
Per impostazione predefinita, il valore `accept_eula` è `None` e, per poter accettare il contratto di licenza con l’utente finale, deve essere ridefinito in modo esplicito come `"true"` all’interno del metodo `fit()`. Per ulteriori informazioni, consulta [JumpStartEstimator](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html#sagemaker.jumpstart.estimator.JumpStartEstimator).
#### Versioni SageMaker Python SDK di accettazione EULA precedenti alla 2.198.0
**Importante**
Quando si utilizzano versioni precedenti alla [2.198.0](https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/releases/tag/v2.198.0) dell' SageMaker PythonSDK, è necessario utilizzare la classe per accettare un modello di EULA. SageMaker `Predictor`
Dopo aver distribuito un modello JumpStart base a livello di codice utilizzando l' SageMakerPythonSDK, puoi eseguire l'inferenza sull'endpoint distribuito con la classe. SageMaker `[Predictor](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/inference/predictors.html)` Per i modelli che richiedono l’accettazione di un contratto di licenza con l’utente finale, devi dichiarare esplicitamente l’accettazione dell’EULA nella chiamata alla classe `Predictor`.
```
predictor.predict(payload, custom_attributes="accept_eula=true")
```
Per impostazione predefinita, il valore `accept_eula` è `false` e deve essere ridefinito in modo esplicito come `true` per accettare il contratto di licenza con l'utente finale. Il predittore restituisce un errore se si tenta di eseguire l’inferenza mentre `accept_eula` è impostata su `false`. Per ulteriori informazioni su come iniziare a utilizzare i modelli di JumpStart base utilizzando l'SDK, consulta. SageMaker Python [Usa i modelli di base con l'SDK SageMaker Python](jumpstart-foundation-models-use-python-sdk.md)
**Importante**
Il parametro `custom_attributes` accetta coppie chiave-valore nel formato `"key1=value1;key2=value2"`. Se utilizzi la stessa chiave più volte, il server di inferenza utilizza l'ultimo valore associato alla chiave. Ad esempio, se trasmetti `"accept_eula=false;accept_eula=true"` al parametro `custom_attributes`, il server di inferenza associa il valore `true` alla chiave `accept_eula`.