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Hiperparámetros de personalización del modelo Amazon Titan Text
El modelo Amazon Titan Text Premier admite los siguientes hiperparámetros para la personalización del modelo. El número de épocas que especifique aumentará el coste de personalización del modelo al procesar más símbolos. Cada época procesa todo el conjunto de datos de entrenamiento una vez. Para obtener más información acerca de los precios, consulte Precios de Amazon Bedrock
| Hiperparámetro (consola) | Hiperparámetro (API) | Definición | Tipo | Mínimo | Máximo | Predeterminado/a |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Épocas | epochCount | El número de iteraciones en todo el conjunto de datos de entrenamiento | entero | 1 | 5 | 2 |
| Tamaño de lote (micro) | batchSize | El número de muestras procesadas antes de actualizar los parámetros del modelo | entero | 1 | 1 | 1 |
| Tasa de aprendizaje | learningRate | La velocidad a la que se actualizan los parámetros del modelo después de cada lote | float | 1.00E-07 | 1.00E-05 | 1,00E-06 |
| Pasos de calentamiento de la tasa de aprendizaje | learningRateWarmupPasos | El número de iteraciones durante las que la tasa de aprendizaje aumenta gradualmente hasta alcanzar la tasa especificada | entero | 0 | 20 | 5 |
Los modelos Amazon Titan Text, como Lite y Express, admiten los siguientes hiperparámetros para la personalización del modelo. El número de épocas que especifique aumentará el coste de personalización del modelo al procesar más símbolos. Cada época procesa todo el conjunto de datos de entrenamiento una vez. Para obtener más información acerca de los precios, consulte Precios de Amazon Bedrock
| Hiperparámetro (consola) | Hiperparámetro (API) | Definición | Tipo | Mínimo | Máximo | Predeterminado/a |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Épocas | epochCount | El número de iteraciones en todo el conjunto de datos de entrenamiento | entero | 1 | 10 | 5 |
| Tamaño de lote (micro) | batchSize | El número de muestras procesadas antes de actualizar los parámetros del modelo | entero | 1 | 64 | 1 |
| Tasa de aprendizaje | learningRate | La velocidad a la que se actualizan los parámetros del modelo después de cada lote | float | 0.0 | 1 | 1,00E-5 |
| Pasos de calentamiento de la tasa de aprendizaje | learningRateWarmupPasos | El número de iteraciones durante las que la tasa de aprendizaje aumenta gradualmente hasta alcanzar la tasa especificada | entero | 0 | 250 | 5 |
