Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Modelli Amazon SageMaker JumpStart Foundation Amazon SageMaker JumpStart offre modelli di state-of-the-art base per casi d'uso come scrittura di contenuti, generazione di codice, risposta a domande, copywriting, riepilogo, classificazione, recupero di informazioni e altro ancora. Usa i modelli di JumpStart base per creare le tue soluzioni di intelligenza artificiale generativa e integra soluzioni personalizzate con funzionalità di intelligenza artificiale aggiuntive. SageMaker Per ulteriori informazioni, consulta la sezione [Guida introduttiva ad Amazon SageMaker JumpStart](https://aws.amazon.com/sagemaker/jumpstart/getting-started/). Un modello di fondazione è un modello pre-addestrato di grandi dimensioni che si adatta a molte attività a valle e spesso funge da punto di inizio per lo sviluppo di modelli più specialistici. Esempi di modelli di base includono LLa MA-3-70b, BLOOM 176B, FLAN-T5 XL o GPT-J 6B, che sono preaddestrati su enormi quantità di dati di testo e possono essere ottimizzati per attività linguistiche specifiche. SageMaker JumpStart Amazon integra e mantiene modelli di base disponibili al pubblico per consentirti di accedere, personalizzare e integrare nei tuoi cicli di vita di machine learning. Per ulteriori informazioni, consulta [Modelli di fondazione disponibili pubblicamente](jumpstart-foundation-models-latest.md#jumpstart-foundation-models-latest-publicly-available). Amazon include SageMaker JumpStart anche modelli di base proprietari di fornitori terzi. Per ulteriori informazioni, consulta [Modelli di fondazione proprietari](jumpstart-foundation-models-latest.md#jumpstart-foundation-models-latest-proprietary). Per iniziare a esplorare e sperimentare i modelli disponibili, consulta [JumpStart utilizzo del modello di base](jumpstart-foundation-models-use.md). Tutti i modelli di base possono essere utilizzati a livello di codice con l'SDK. SageMaker Python Per ulteriori informazioni, consulta [Usa i modelli di base con l'SDK SageMaker Python](jumpstart-foundation-models-use-python-sdk.md). Per ulteriori informazioni sulle considerazioni di cui tenere conto nella scelta di un modello, consulta [Origini dei modelli e contratti di licenza](jumpstart-foundation-models-choose.md). Per informazioni specifiche sulla personalizzazione e sull’ottimizzazione dei modelli di fondazione consulta [Personalizzazione del modello di fondazione](jumpstart-foundation-models-customize.md). Per informazioni generali sui modelli di fondazione, consulta il documento [On the Opportunities and Risks of Foundation Models](https://arxiv.org/abs/2108.07258). **Topics** + [Modelli di fondazione disponibili](jumpstart-foundation-models-latest.md) + [JumpStart utilizzo del modello di base](jumpstart-foundation-models-use.md) + [Origini dei modelli e contratti di licenza](jumpstart-foundation-models-choose.md) + [Personalizzazione del modello di fondazione](jumpstart-foundation-models-customize.md) + [Valutazione di un modello di fondazione per la generazione di testo in Studio](jumpstart-foundation-models-evaluate.md) + [Notebook di esempio](jumpstart-foundation-models-example-notebooks.md)