As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # IA generativa em ambientes de SageMaker notebook O [Jupyter AI](https://github.com/jupyterlab/jupyter-ai) é uma extensão de código aberto de JupyterLab integração de recursos generativos de IA nos notebooks Jupyter. Por meio da interface de chat do Jupyter AI e dos comandos mágicos, os usuários interagem com o código gerado a partir de instruções em linguagem natural, explicam o código existente, fazem perguntas sobre seus arquivos locais, geram cadernos inteiros e muito mais. A extensão conecta os notebooks Jupyter a grandes modelos de linguagem (LLMs) que os usuários podem usar para gerar texto, código ou imagens e fazer perguntas sobre seus próprios dados. O Jupyter AI oferece suporte a fornecedores de modelos generativos AI21, como Anthropic ( AWS e JumpStart Amazon Bedrock), Cohere e OpenAI. Você também pode usar o Amazon Q Developer como uma solução pronta para uso. Em vez de ter que configurar manualmente uma conexão com um modelo, você pode começar a usar o Amazon Q Developer com uma configuração simplificada. Quando você ativa o Amazon Q Developer, ele se torna o fornecedor de soluções padrão dentro do Jupyter AI. Para obter mais informações sobre como usar o Amazon Q Developer, consulte [SageMaker JupyterLab](studio-updated-jl.md). O pacote da extensão está incluído na [versão 1.2 e posteriores](https://github.com/aws/sagemaker-distribution/tree/main/build_artifacts/v1) da [Amazon SageMaker Distribution](https://github.com/aws/sagemaker-distribution). O Amazon SageMaker Distribution é um ambiente Docker para ciência de dados e computação científica usado como imagem padrão de instâncias de JupyterLab notebooks. Usuários de diferentes IPython ambientes podem instalar o Jupyter AI manualmente. Nesta seção, fornecemos uma visão geral dos recursos do Jupyter AI e demonstramos como configurar modelos fornecidos pelo JumpStart Amazon Bedrock [JupyterLab](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-updated-jl.html)ou pelos notebooks [Studio](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio.html) Classic. Para obter informações mais detalhadas sobre o projeto Jupyter AI, consulte sua [documentação](https://jupyter-ai.readthedocs.io/en/latest/). Como alternativa, você pode consultar a publicação no blog *[Generative AI in Jupyter](https://blog.jupyter.org/generative-ai-in-jupyter-3f7174824862)* para obter uma visão geral e exemplos dos principais recursos do Jupyter AI. Antes de usar o Jupyter AI e interagir com você LLMs, certifique-se de atender aos seguintes pré-requisitos: + Para modelos hospedados por AWS, você deve ter o ARN do seu endpoint de SageMaker IA ou ter acesso ao Amazon Bedrock. Para outros fornecedores de modelos, você deve ter a chave de API usada para autenticar e autorizar solicitações para seu modelo. O Jupyter AI oferece apoio a uma ampla variedade de fornecedores de modelos e modelos de linguagem. Consulte a lista de [modelos compatíveis](https://jupyter-ai.readthedocs.io/en/latest/users/index.html#model-providers) para se manter atualizado sobre os modelos mais recentes disponíveis. Para obter informações sobre como implantar um modelo em JumpStart, consulte [Implantar um modelo](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/jumpstart-deploy.html) na JumpStart documentação. Você precisa solicitar acesso ao [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/) para usá-lo como seu fornecedor de modelos. + Certifique-se de que as bibliotecas de IA do Jupyter estejam presentes em seu ambiente. Caso contrário, instale o pacote necessário seguindo as instruções em [Instalação do Jupyter AI](sagemaker-jupyterai-installation.md). + Familiarize-se com os recursos do Jupyter AI em [Acesse os atributos do Jupyter AI](sagemaker-jupyterai-overview.md). + Configure os modelos de destino que você deseja usar seguindo as instruções em [Configure seu fornecedor de modelo](sagemaker-jupyterai-model-configuration.md). Depois de concluir as etapas de pré-requisito, vá para [Use o Jupyter AI em nosso Studio JupyterLab Classic](sagemaker-jupyterai-use.md). **Topics** + [Instalação do Jupyter AI](sagemaker-jupyterai-installation.md) + [Acesse os atributos do Jupyter AI](sagemaker-jupyterai-overview.md) + [Configure seu fornecedor de modelo](sagemaker-jupyterai-model-configuration.md) + [Use o Jupyter AI em nosso Studio JupyterLab Classic](sagemaker-jupyterai-use.md)