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Amazon Nova-Anpassung bei SageMaker Schulungsjobs
SageMaker Training Jobs ist eine Umgebung, in der Sie Modelle für maschinelles Lernen in großem Maßstab trainieren können. Sie stellt Rechenressourcen automatisch bereit und skaliert sie, lädt Trainingsdaten aus Quellen wie Amazon S3, führt Ihren Trainingscode aus und speichert die resultierenden Modellartefakte.
Der Zweck des Trainings besteht darin, das Amazon-Nova-Basismodell anhand Ihrer geschützten Daten anzupassen. Der Trainingsprozess umfasst in der Regel Schritte zur Vorbereitung Ihrer Daten, zur Auswahl eines Rezepts, zur Änderung der Konfigurationsparameter in YAML-Dateien und zum Einreichen eines Trainingsjobs. Der Trainingsprozess gibt den Checkpoint für das trainierte Modell in einem serviceverwalteten Amazon-S3-Bucket aus. Sie können den Speicherort dieses Checkpoints für Bewertungsjobs verwenden. Nova-Anpassungen für SageMaker KI-Schulungsjobs speichern Modellartefakte in einem serviceverwalteten Amazon S3 S3-Bucket. Artefakte im vom Service verwalteten Bucket werden mit SageMaker KI-verwalteten KMS-Schlüsseln verschlüsselt. Serviceverwaltete Amazon-S3-Buckets unterstützen derzeit keine Datenverschlüsselung mit kundenverwalteten KMS-Schlüsseln.
Bewährte Methoden finden Sie unter Bewährte Methoden.
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