Amazon SageMaker JumpStartで利用できる事前学習済みモデルを検索する手順

Amazon SageMaker JumpStartで利用できる事前学習済みモデルを検索する手順

投稿・資料で紹介 · 2026-10-15T13:55:03.737Z

実施の成功を保証するものではありません

用途: SageMaker Python SDK v3のlist_jumpstart_models関数を使い、JumpStartのモデルカタログからタスクや名前で候補を探す方法を紹介します。

方法: Amazon SageMaker JumpStartは、すでに事前学習が済んだ幅広いモデルのカタログを利用できるサービスです。対応しているモデルと確保できる容量の範囲では、このワークフローを使って繰り返し評価を行えます。ただし、デプロイにかかる時間はモデル、インスタンスタイプ、クォータ、AWSリージョンによって変わります。また、この進め方は互換性のある多くのJumpStartモデルで使えますが、ペイロード形式、必要なインスタンスタイプ、エンドユーザーライセンス契約（EULA）の要件、レスポンスのスキーマについては、モデルごとに調整が必要になる場合があります。 事前に必要なものは三つです。第一に、SageMaker AIの権限を持つAWSアカウントです。第二に、Python 3以降の環境と、SageMaker Python SDK v3のインストールです（pip install "sagemaker>=3,<4"）。第三に、試したいモデル向けの十分なGPUインスタンスのクォータで、足りない場合はクォータの引き上げを申請します。 モデルを探す方法として、SageMaker JumpStart上でモデルを見つけるUIの手順と、SageMaker Python SDKを使うコードの手順が示されています。コードの例では、sagemaker.core.jumpstart.notebook_utilsからlist_jumpstart_modelsをインポートし、リージョンにus-east-1を指定します。filterに「task == textgeneration」を渡し、list_versions=Trueでバージョンも含めて取得すると、テキスト生成モデルの一覧が返ります。そこで件数を表示し、先頭10件についてモデルIDとバージョンを出力します。 モデル名で検索することもできます。同じ関数にfilterとして「model_id contains qwen」を渡し、同じリージョンとlist_versions=Trueを指定すると、名前にqwenを含むモデルが絞り込まれます。一致した件数を表示したうえで、各モデルのIDとバージョンを順に出力します。

成果: 未確認

条件:

• 参照資料で紹介された提案・手順です。実施結果の報告とは区別しています。