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モデルソースとライセンス契約

Amazon SageMaker JumpStart では、サードパーティーのソースやパートナーが提供する、数百もの公開されている基盤モデルや独自の基盤モデルへのアクセスが提供されています。JumpStart 基盤モデルの選択肢は、SageMaker AI コンソール、Studio、または Studio Classic で直接調べることができます。

ライセンスとモデルソース

Amazon SageMaker JumpStart では、公開されている基盤モデルと独自基盤モデルの両方へのアクセスを提供しています。基盤モデルは、サードパーティーのオープンソースプロバイダーや独自プロバイダーからオンボードされ、維持されています。そのため、モデルソースが指定した異なるライセンスでリリースされます。使用する基盤モデルのライセンスを必ず確認してください。コンテンツをダウンロードしたり使用したりする前に、適用されるライセンス条項を確認し、準拠して自身のユースケースで使用できるかどうかを確認してください。一般的な基盤モデルライセンスの例としては、次のものがあります。

同様に、独自基盤モデルについては、モデルプロバイダーが提供している利用規約や使用ガイドラインを必ず確認し、遵守してください。特定の独自モデルのライセンス情報について質問がある場合は、モデルプロバイダーに直接お問い合わせください。モデルプロバイダーの連絡先情報は、 AWS Marketplaceの各モデルページのサポ－トタブにあります。

エンドユーザーライセンス契約

一部の JumpStart 基盤モデルでは、使用前にエンドユーザーライセンス契約 (EULA) に明示的に同意する必要があります。

Amazon SageMaker Studio での EULA の受諾

Studio で JumpStart 基盤モデルをファインチューニング、デプロイ、評価する前に、エンドユーザーライセンス契約への同意を求められる場合があります。Studio で JumpStart 基盤モデルの使用を開始するには、「Studio で基盤モデルを使用する」を参照してください。

一部の JumpStart 基盤モデルでは、デプロイ前にエンドユーザーライセンス契約の受諾が必要です。使用する基盤モデルがこれに該当する場合は、Studio で EULA の内容を表示したウィンドウが開きます。モデルをダウンロードしたり使用したりする前に、適用されるライセンス条項を確認し、準拠して自身のユースケースで使用できるかどうかを確認してください。

Amazon SageMaker Studio Classic で EULA に同意する

Studio Classic で JumpStart 基盤モデルをデプロイする前や、JumpStart 基盤モデルのノートブックを開く前に、エンドユーザーライセンス契約への同意を求められる場合があります。Studio Classic での JumpStart 基盤モデルの使用方法については、「Amazon SageMaker Studio Classic で基盤モデルを使用する」を参照してください。

一部の JumpStart 基盤モデルでは、デプロイ前にエンドユーザーライセンス契約の受諾が必要です。使用する基盤モデルがこれに該当する場合、Studio Classic では [デプロイ] または [ノートブックを開く] のいずれかを選択した後に、[以下のエンドユーザーライセンス契約 (EULA) と適正利用規定 (AUP) の確認] というタイトルのウィンドウが表示されます。モデルをダウンロードしたり使用したりする前に、適用されるライセンス条項を確認し、準拠して自身のユースケースで使用できるかどうかを確認してください。

SageMaker Python SDK で EULA に同意する

以下のセクションでは、SageMaker Python SDK を使用して JumpStart モデルをデプロイまたはファインチューニングする際に、EULA への同意を明示的に宣言する方法を説明します。SageMaker Python SDK を使って JumpStart 基盤モデルを使用する方法については、「SageMaker Python SDK で基盤モデルを使用する」を参照してください。

始める前に、次のことを確認してください:

JumpStart モデルのデプロイ時に EULA に同意する

エンドユーザーライセンス契約への同意が必要なモデルの場合は、JumpStart モデルをデプロイする際に、EULA への同意を明示的に宣言する必要があります。

from sagemaker.serve import ModelBuilder
from sagemaker.core.jumpstart.configs import JumpStartConfig

# Declare EULA acceptance in your JumpStart configuration
jumpstart_config = JumpStartConfig(
    model_id="meta-textgeneration-llama-2-13b",
    accept_eula=True,
)
model_builder = ModelBuilder.from_jumpstart_config(jumpstart_config=jumpstart_config)
model = model_builder.build()
endpoint = model_builder.deploy()

accept_eula 値はFalseデフォルトで です。エンドユーザーライセンス契約に同意するには、明示的に に設定しますTrue。詳細については、「ドキュメントを読む」ウェブサイトの「SageMaker Python SDK ドキュメント」のModelBuilder」を参照してください。 SageMaker

JumpStart モデルのファインチューニング時に EULA に同意する

エンドユーザーライセンス契約の承諾を必要とするモデルを微調整するには、明示的に承諾を宣言する必要があります。これは、 の作成JumpStartConfigに使用する に設定しますModelTrainer。事前トレーニング済みのモデルを微調整すると、元のモデルの重みが変更されます。そのため、ファインチューニング済みのモデルを後からデプロイする際には、EULA への同意は不要です。

from sagemaker.train import ModelTrainer
from sagemaker.train.configs import InputData
from sagemaker.core.jumpstart.configs import JumpStartConfig

# Declare EULA acceptance in your JumpStart configuration
jumpstart_config = JumpStartConfig(
    model_id="meta-textgeneration-llama-2-13b",
    accept_eula=False,
)
model_trainer = ModelTrainer.from_jumpstart_config(jumpstart_config=jumpstart_config)
model_trainer.train(
    input_data_config=[
        InputData(channel_name="train", data_source=training_dataset_s3_path),
        InputData(channel_name="validation", data_source=validation_dataset_s3_path),
    ]
)

accept_eula 値はFalseデフォルトで です。エンドユーザーライセンス契約に同意するには、 Trueで明示的に に設定しますJumpStartConfig。詳細については、SageMaker Python SDK ドキュメント」のSageMaker Train」を参照してください。