Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Análisis de los resultados de un trabajo de personalización de modelos Cuando finalice el trabajo de personalización del modelo, puede analizar los resultados del proceso de personalización. Los siguientes artefactos se cargan en el bucket de S3 que especifique al crear el trabajo de personalización del modelo: + **Métricas de entrenamiento y validación**: Amazon Bedrock proporciona métricas de entrenamiento para todos los trabajos de personalización de modelos. Las métricas de validación también se incluyen en algunos trabajos de personalización de modelos. + **Datos sintéticos (solo destilación de modelos)**[: peticiones de ejemplo del conjunto de datos sintéticos que Amazon Bedrock generó a partir del modelo instructor y que utilizó para refinar el modelo aprendiz durante el trabajo de destilación.](submit-model-distillation-job.md) Esta información puede ayudarle a comprender y validar mejor la forma en que se entrenó su modelo personalizado. + **Información de peticiones (solo destilación de modelos)**: informe de las peticiones de entrada que se aceptaron y rechazaron (junto con el motivo) durante la destilación. Esta información puede ayudarlo a corregir y refinar las peticiones si necesita ejecutar otro trabajo de destilación. Amazon Bedrock almacena sus modelos personalizados en un almacenamiento AWS gestionado adaptado a sus necesidades. Cuenta de AWS También puede evaluar el modelo ejecutando un trabajo de evaluación del modelo. Para obtener más información, consulte [Evaluación del rendimiento de los recursos de Amazon Bedrock](evaluation.md). El siguiente ejemplo muestra dónde se pueden encontrar las métricas de entrenamiento y validación en un bucket de S3: ``` - model-customization-job-training-job-id/ - training_artifacts/ - step_wise_training_metrics.csv - validation_artifacts/ - post_fine_tuning_validation/ - validation_metrics.csv ``` Utilice los archivos `step_wise_training_metrics.csv` y `validation_metrics.csv` para analizar el trabajo de personalización del modelo y ayudarle a ajustar el modelo según sea necesario. Las columnas del archivo `step_wise_training_metrics.csv` son las siguientes. + `step_number`: el paso del proceso de entrenamiento. Empieza en 0. + `epoch_number`: la época del proceso de entrenamiento. + `training_loss`: indica en qué medida el modelo se ajusta a los datos de entrenamiento. Un valor más bajo indica un mejor ajuste. + `perplexity`: indica la calidad de la predicción de una secuencia de token por parte del modelo. Un valor bajo equivale a una mayor capacidad predictiva. Las columnas del archivo `validation_metrics.csv` son las mismas que las del archivo de entrenamiento, con la salvedad de que `validation_loss` (calidad de la adaptación del modelo a los datos de validación) aparece en lugar de `training_loss`. Para encontrar los archivos de salida, abra directamente el archivo [https://console.aws.amazon.com/s3](https://console.aws.amazon.com/s3) o busque el enlace a la carpeta de salida en los detalles del modelo. Elija la pestaña del método que prefiera y siga estos pasos: ------ #### [ Console ] 1. Inicie sesión Consola de administración de AWS con una identidad de IAM que tenga permisos para usar la consola Amazon Bedrock. A continuación, abra la consola de Amazon Bedrock en [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock) 1. En el panel de navegación de la izquierda, seleccione **Modelos personalizados** en **Ajustar**. 1. En la pestaña **Modelos**, seleccione un modelo para ver los detalles. El campo **Nombre del trabajo** se encuentra en la sección **Detalles del modelo**. 1. Para ver los archivos S3 de salida, seleccione la **Ubicación de S3** en la sección **Datos de salida**. 1. Busque los archivos de métricas de entrenamiento y validación en la carpeta cuyo nombre coincida con el **nombre del trabajo** del modelo. ------ #### [ API ] Para incluir información sobre todos sus modelos personalizados, envíe una solicitud [ListCustomModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListCustomModels.html)(consulte el enlace para ver los formatos de solicitud y respuesta y los detalles de los campos) a un [punto final del plano de control de Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#br-cp). Consulte [ListCustomModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListCustomModels.html)los filtros que puede utilizar. Para enumerar todas las etiquetas de un modelo personalizado, envíe una [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListTagsForResource.html)solicitud con un [punto final del plano de control de Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#br-cp) e incluya el nombre de recurso de Amazon (ARN) del modelo personalizado. Para supervisar el estado de un trabajo de personalización de modelos, envíe una solicitud [GetCustomModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_GetCustomModel.html)(consulte el enlace para ver los formatos de solicitud y respuesta y los detalles de los campos) a un [punto final del `modelIdentifier` plano de control de Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#br-cp) con una de las siguientes opciones. + Es el nombre que ha asignado al modelo. + El ARN del modelo. Puede ver `trainingMetrics` y `validationMetrics` para un trabajo de personalización de modelos en la [GetCustomModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_GetCustomModel.html)respuesta [GetModelCustomizationJob](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_GetModelCustomizationJob.html)o en la respuesta. Para descargar los archivos de métricas de entrenamiento y validación, siga los pasos que se indican en [Descarga de objetos](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/download-objects.html). Utilice el URI de S3 que proporcionó en `outputDataConfig`. [Ver ejemplos de código](model-customization-code-samples.md) ------