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Iteratives Training
Iteratives Training ermöglicht die Entwicklung ausgeklügelter Trainingspipelines für Amazon Nova-Modelle, indem mehrere Trainingstechniken nacheinander verkettet werden. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, verschiedene Anpassungsmethoden miteinander zu kombinieren, um präzise maßgeschneiderte Modelle zu erhalten.
Der Prozess beginnt mit dem Training eines Amazon Nova-Modells mit einer der Standardtechniken (wie SFT, PEFT oder DPO). Nach Abschluss finden Sie eine manifest.json Datei an Ihrem angegebenen S3-Ausgabespeicherort. Diese Datei enthält einen checkpoint_s3_bucket Wert, der angibt, wo das trainierte Modell gespeichert ist.
Sie können diese Checkpoint-Position dann als model_name_or_path Parameter für nachfolgende Trainingsläufe verwenden und so effektiv auf Ihren bisherigen Anpassungsarbeiten aufbauen. Dadurch entsteht eine Kette von schrittweisen Verbesserungen, wobei das Modell in jeder Trainingsphase auf der Grundlage Ihrer spezifischen Anforderungen weiter verfeinert wird.
Weitere Informationen zum iterativen Training in Amazon Nova finden Sie im Abschnitt Iteratives Training im Amazon Nova-Benutzerhandbuch.
