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# Cadernos de exemplo
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Para obter step-by-step exemplos de como usar modelos JumpStart básicos disponíveis publicamente com o SageMaker Python SDK, consulte os seguintes cadernos sobre geração de texto, geração de imagens e personalização de modelos.

**nota**  
Os modelos JumpStart básicos proprietários e disponíveis publicamente têm diferentes fluxos de trabalho de implantação do Python SDK de SageMaker IA. Descubra notebooks de exemplo de modelos básicos proprietários por meio do Amazon SageMaker Studio Classic ou do console SageMaker AI. Para obter mais informações, consulte [JumpStart uso do modelo básico](jumpstart-foundation-models-use.md).

Você pode clonar o [repositório de exemplos de SageMaker IA da Amazon](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models) para executar os exemplos de modelos JumpStart básicos disponíveis no ambiente Jupyter de sua escolha no Studio. Para obter mais informações sobre aplicativos que você pode usar para criar e acessar o Jupyter na SageMaker IA, consulte. [Aplicativos compatíveis com o Amazon SageMaker Studio](studio-updated-apps.md)

## Previsão de séries temporais
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Você pode usar os modelos Chronos para fazer previsões de dados de séries temporais. Eles são baseados na arquitetura do modelo de linguagem. Use a [Introdução à SageMaker JumpStart previsão de séries temporais com o notebook Chronos](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/default/%20%20%20%20generative_ai/sm-jumpstart_time_series_forecasting.ipynb) para começar.

Para obter informações sobre os modelos Chronos disponíveis, consulte [Modelos de base disponíveis](jumpstart-foundation-models-latest.md).

## Geração de texto
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Explore cadernos de exemplo de geração de texto, incluindo orientações sobre fluxos de trabalho gerais de geração de texto, classificação de texto multilíngue, inferência em lote em tempo real, aprendizado rápido, interações com chatbots e muito mais. 
+ [SageMaker JumpStart Modelos de base - Geração de HuggingFace texto em dois textos com FLAN-T5 XL como exemplo](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/text2text-generation-flan-t5.html)
+ [SageMaker JumpStart Modelos básicos - BloomZ: classificação de texto multilíngue, perguntas e respostas, geração de código, reformulação de parágrafos e muito mais](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/text2text-generation-bloomz.html)
+ [SageMaker JumpStart Modelos básicos - Transformação em lote de HuggingFace geração de texto em texto e inferência em lote em tempo real](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/text2text-generation-Batch-Transform.html)
+ [SageMaker JumpStart Modelos básicos - GPT-J, GPT-Neo Few-shot learning](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/text-generation-few-shot-learning.html)
+ [SageMaker JumpStart Modelos de fundação - Chatbots](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/text-generation-chatbot.html)
+ [Introdução à SageMaker JumpStart - Geração de texto com modelos Mistral](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/mistral-7b-instruction-domain-adaptation-finetuning.html)
+ [Introdução à SageMaker JumpStart - Geração de texto com modelos Falcon](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/falcon-7b-instruction-domain-adaptation-finetuning.html)

## Geração de imagens
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Comece com modelos de difusão text-to-image estável, aprenda a implantar um modelo de pintura embutida e experimente um fluxo de trabalho simples para gerar imagens do seu cão. 
+ [Introdução ao JumpStart - Texto em imagem](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_to_image/Amazon_JumpStart_Text_To_Image.html)
+ [Introdução à edição de JumpStart imagens - pintura embutida por difusão estável](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_inpainting/Amazon_JumpStart_Inpainting.html)
+ [Gere imagens divertidas do seu cachorro](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_to_image/custom_dog_image_generator.html)

## Personalização do modelo
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Às vezes, seu caso de uso exige maior personalização do modelo de base para tarefas específicas. Para obter mais informações sobre abordagens de personalização de modelos, consulte [Personalização de modelos de base](jumpstart-foundation-models-customize.md) ou explore um dos seguintes exemplos de cadernos: 
+ [SageMaker JumpStart Modelos básicos - Ajustando o modelo GPT-J 6B de geração de texto em um conjunto de dados específico de domínio](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/domain-adaption-finetuning-gpt-j-6b.html)
+ [SageMaker JumpStart Modelos básicos - Ajuste fino da HuggingFace instrução Text2Text](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/instruction-fine-tuning-flan-t5.html)
+ [Geração aumentada de recuperação: resposta a perguntas usando modelos de geração LangChain e incorporação da Cohere a partir de SageMaker JumpStart](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/question_answering_Cohere+langchain_jumpstart.html)
+ [Geração aumentada de recuperação: resposta a perguntas usando LLama -2, Pinecone e conjunto de dados personalizado](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/question_answering_pinecone_llama-2_jumpstart.html)
+ [Geração aumentada de recuperação: resposta a perguntas com base em conjunto de dados personalizado com biblioteca de código aberto LangChain ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/question_answering_langchain_jumpstart.html)
+ [Geração aumentada via recuperação: resposta a perguntas com base em um conjunto de dados](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/question_answering_jumpstart_knn.html)
+ [Geração aumentada via recuperação: resposta a perguntas usando o Llama-2 e modelos de incorporação de texto](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/question_answering_text_embedding_llama-2_jumpstart.html)
+ [Amazon SageMaker JumpStart - Incorporação de texto e semelhança de frases](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart-foundation-models/question_answering_retrieval_augmented_generation/text-embedding-sentence-similarity.html)