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# SageMaker JumpStart の事前トレーニング済みモデル
Amazon SageMaker JumpStart は、機械学習を始めるのに役立つ、広範な問題タイプに対する事前トレーニング済みのオープンソースモデルを提供します。これらのモデルは、デプロイする前に、段階的にトレーニングして調整できます。JumpStart は、一般的なユースケース用のインフラストラクチャを設定するソリューションテンプレートと、SageMaker AI を使用した機械学習用の実行可能なサンプルノートブックも提供します。
一般的なモデルハブから事前トレーニング済みモデルをデプロイ、ファインチューニング、評価するには、更新された Studio エクスペリエンスの Models ランディングページを使用します。
Amazon SageMaker Studio Classic の Models ランディングページから、事前トレーニング済みのモデル、ソリューションテンプレート、例にアクセスすることもできます。
次の手順は、Amazon SageMaker Studio および Amazon SageMaker Studio Classic を使用して JumpStart モデルにアクセスする方法を示しています。
JumpStart モデルには、SageMaker Python SDK を使用してアクセスすることもできます。JumpStart モデルをプログラムから使用する方法については、「[Use SageMaker JumpStart Algorithms with Pretrained Models](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/overview.html#use-sagemaker-jumpstart-algorithms-with-pretrained-models)」を参照してください。
## Studio で JumpStart を開く
Amazon SageMaker Studio で、**ホームページ**または左側のパネルの Models 項目から **Models** ランディングページを開きます。これにより**、SageMaker Models** ランディングページが開き、SageMakerPublicHub でモデル、Private Hubs または Curated Hubs のモデル、カスタマイズされたモデルを探索できます。
+ **ホームページ**から、**モデルカスタマイズワークフローの開始ペインでモデルを探索**を選択します。 ****
+ 左パネルのメニューから、**Models** ノードに移動します。
Amazon SageMaker Studio の基本的な操作方法については、「[Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md)」を参照してください。
## Studio で JumpStart を使用する
**重要**
サードパーティーのコンテンツをダウンロードまたは使用する前に、適用されるライセンス条項を参照して準拠し、該当のユースケースに使用できることを確認してください。
3/13/2026 に、検出可能性を向上させ、高品質で十分にサポートされているオプションに焦点を当てるために、リージョン間で JumpStart カタログからいくつかのモデルをリスト解除しました。リスト解除されたモデルの既存のエンドポイントは引き続き機能します。リスト解除されたオープンウェイトモデルに関するライセンス情報については、各モデルの Hugging Face リストを参照してください。
Studio の **SageMaker Models** ランディングページから、独自のモデルプロバイダーと公開されているモデルプロバイダーの両方から JumpStart ベースモデルを調べることができます。モデルを直接検索したり、特定のモデルプロバイダーでフィルタリングしたり、提供されたユースケースとアクションのリストに基づいてフィルタリングしたりできます。
モデルを選択すると、そのモデルの詳細カードが表示されます。モデル詳細カードの右上隅で、**ファインチューニング**、**カスタマイズ**、**デプロイ**、または**評価**を選択して、それぞれファインチューニング、デプロイ、または評価ワークフローの作業を開始します。すべてのモデルがカスタマイズ、ファインチューニング、または評価に使用できるわけではないことに注意してください。これらの各オプションの詳細については、「[Studio で基盤モデルを使用する](jumpstart-foundation-models-use-studio-updated.md)」を参照してください。
専用タブから **Private または Curated Hub **モデルにアクセスすることもできます。これらは JumpStart ベースモデルとまったく同じように動作し、モデルカードをクリックすると、アクションが利用可能な詳細ページに移動します。
さらに、**マイモデル**を選択して、微調整および登録されたモデルにアクセスします。カスタマイズジョブからの出力は、**「Logged** models」タブの下にあります。**デプロイ可能な**モデルもここにあります。
## Studio Classic で JumpStart を開いて使用する
以下のセクションでは、Amazon SageMaker Studio Classic UI から JumpStart を開いて使用し、管理する方法について説明します。
**重要**
2023 年 11 月 30 日以降、従来の Amazon SageMaker Studio のエクスペリエンスは Amazon SageMaker Studio Classic と名前が変更されました。以下のセクションは、Studio Classic アプリケーションの使用を前提とした内容です。更新後の Studio エクスペリエンスを使用する場合は、「[Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md)」を参照してください。
Studio Classic は既存のワークロードでも維持されますが、オンボーディングに利用できなくなります。既存の Studio Classic アプリケーションのみを停止または削除でき、新しいアプリケーションを作成することはできません。[ワークロードを新しい Studio エクスペリエンスに移行](studio-updated-migrate.md)することをお勧めします。
### Studio Classic で JumpStart を開く
Amazon SageMaker Studio Classic で、**[ホーム]** ページまたは左側のパネルの **[ホーム]** メニューから JumpStart ランディングページを開きます。
+ **[ホーム]** ページからは次のいずれかを実行できます。
+ **[構築済みの自動ソリューション]** ペインで **[JumpStart]** を選択します。**[SageMaker JumpStart]** ランディングページが開きます。
+ **[SageMaker JumpStart]** ランディングページで直接モデルを選択するか、**[すべて検索]** オプションを選択して利用可能なソリューションや特定のタイプのモデルを確認します。
+ 左パネルの **[ホーム]** メニューでは、次のいずれかを実行できます。
+ **[SageMaker JumpStart]** ノードに移動し、**[モデル、ノートブック、ソリューション]** を選択します。**[SageMaker JumpStart]** ランディングページが開きます。
+ **[JumpStart]** ノードに移動し、**[起動済み JumpStart アセット]** を選択します。
**[起動済み JumpStart アセット]** ページには、現在リリースされているソリューション、デプロイされているモデルエンドポイント、および JumpStart で作成されたトレーニングジョブが表示されます。このタブから JumpStart のランディングページにアクセスするには、タブの右上にある **[JumpStart を参照]** ボタンをクリックします。
JumpStart のランディングページには、利用可能なエンドツーエンドの機械学習ソリューション、事前トレーニング済みのモデル、およびサンプルノートブックが一覧表示されます。個々のソリューションページまたはモデルページから、タブの右上にある **[JumpStart を参照]** ボタン () を選択して **[SageMaker JumpStart]** ページに戻ることができます。
**重要**
サードパーティーのコンテンツをダウンロードまたは使用する前に、適用されるライセンス条項を参照して準拠し、該当のユースケースに使用できることを確認してください。
3/13/2026 に、検出可能性を向上させ、高品質で十分にサポートされているオプションに焦点を当てるために、リージョン間で JumpStart カタログからいくつかのモデルをリスト解除しました。リスト解除されたモデルの既存のエンドポイントは引き続き機能します。リスト解除されたオープンウェイトモデルに関するライセンス情報については、各モデルの Hugging Face リストを参照してください。
### Studio Classic で JumpStart を使用する
**[SageMaker JumpStart]** ランディングページから、ソリューション、モデル、ノートブック、その他のリソースを参照できます。
JumpStart のリソースは、検索バーを使用するか、各カテゴリを参照して検索できます。タブを使用して、使用可能なソリューションをカテゴリ別にフィルタリングします。
+ **ソリューション** - SageMaker AI を他の AWS のサービスに結び付ける包括的な機械学習ソリューションをワンステップで起動します。すべての使用可能なソリューションを表示するには、**[Explore All Solutions]** (すべてのソリューションを見る) を選択します。
+ **リソース** — サンプルノートブック、ブログ、動画チュートリアルを使用して、問題タイプを学習して開始します。
+ **ブログ** - 機械学習エキスパートによる詳しい解説やソリューションを紹介しています。
+ **動画チュートリアル** - 機械学習のエキスパートによる SageMaker AI の機能や機械学習のユースケースに関する動画チュートリアルをご覧いただけます。
+ **サンプルノートブック** - サンプルノートブックを実行し、SageMaker AI の機能であるスポットインスタンスのトレーニング、さまざまなモデルタイプやユースケースでの実験などを使用します。
+ **データタイプ** - データタイプ (ビジョン、テキスト、テーブル、オーディオ、テキスト生成など) でモデルを検索します。**[Explore All Models]** (すべてのモデルを見る) を選択して、すべての使用可能なモデルを表示します。
+ **ML タスク** - 問題のタイプ (イメージ分類、イメージ埋め込み、オブジェクト検出、テキスト生成など) でモデルを検索します。**[Explore All Models]** (すべてのモデルを見る) を選択して、すべての使用可能なモデルを表示します。
+ **ノートブック** - SageMaker AI の機能を複数のモデルタイプやユースケースで使用しているノートブックの例を検索できます。**[すべてのノートブックを見る]** を選択すると、使用可能なすべてのサンプルノートブックが表示されます。
+ **フレームワーク** - フレームワーク (PyTorch、TensorFlow、Hugging Face など) でモデルを検索します。
### Studio Classic で JumpStart を管理する
左側のパネルの **[ホーム]** メニューから **[SageMaker JumpStart]** に移動し、**[起動済み JumpStart アセット]** を選択すると、現在起動しているソリューション、デプロイされているモデルエンドポイント、および JumpStart で作成されたトレーニングジョブが一覧表示されます。
**Topics**
+ [Studio で JumpStart を開く](#jumpstart-open-studio)
+ [Studio で JumpStart を使用する](#jumpstart-use-studio)
+ [Studio Classic で JumpStart を開いて使用する](#jumpstart-open-use)
+ [Amazon SageMaker JumpStart の基盤モデル](jumpstart-foundation-models.md)
+ [JumpStart で基盤モデルへのアクセスを制御するための厳選プライベートハブ](jumpstart-curated-hubs.md)
+ [Studio Classic の Amazon SageMaker JumpStart](jumpstart-studio-classic.md)