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# Envío de un trabajo de destilación de modelos en Amazon Bedrock
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Puede realizar la destilación del modelo a través de la consola de Amazon Bedrock o enviando una [CreateModelCustomizationJob](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_CreateModelCustomizationJob.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).

## Requisitos previos
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+ Cree un rol de servicio de IAM con los permisos necesarios. Para obtener información completa sobre seguridad y permisos, consulte[Personalización, acceso y seguridad de los modelos](custom-model-job-access-security.md).
+ (Opcional) Cifre los datos de entrada y salida, el trabajo de personalización o las solicitudes de inferencia realizadas a los modelos personalizados. Para obtener más información, consulte [Cifrado de los modelos personalizados](encryption-custom-job.md).
+ (Opcional) Cree una Nube Privada Virtual (VPC) para proteger su trabajo de personalización. Para obtener más información, consulte [(Opcional) Protección de los trabajos de personalización de modelos mediante una VPC](custom-model-job-access-security.md#vpc-model-customization).

Para obtener más información sobre cómo configurar la inferencia bajo demanda, consulte. [Configuración de la inferencia para un modelo personalizado](model-customization-use.md)

## Envío de su trabajo
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#### [ 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. Seleccione **Crear trabajo de destilación**.

1. En **Detalles de modelo**, haga lo siguiente:

   1. En **Nombre del modelo destilado**, escriba un nombre para el modelo destilado.

   1. (Opcional) En **Cifrado de modelos**, seleccione la casilla de verificación si desea proporcionar una clave de KMS para cifrar su trabajo y sus artefactos relacionados. 

      Para obtener más información, consulte [Cifrado de los modelos personalizados](encryption-custom-job.md).

   1. (Opcional) Aplique **etiquetas** a su modelo destilado.

1. En **Configuración del trabajo**, haga lo siguiente:

   1. En **Nombre de trabajo**, escriba un nombre para su trabajo.

   1. (Opcional) En **Cifrado de modelos**, seleccione la casilla de verificación si desea proporcionar una clave de KMS para cifrar su trabajo y sus artefactos relacionados. 

      Para obtener más información, consulte [Cifrado de los modelos personalizados](encryption-custom-job.md).

   1. (Opcional) Aplique **etiquetas** a su trabajo.

1. En **Detalles del modelo de profesor y del modelo de alumno**, elija los modelos instructor y aprendiz para crear su modelo destilado.

   Para obtener más información, consulte [Requisitos previos para la destilación modelo](prequisites-model-distillation.md).

1. En **Generación de datos sintéticos**, haga lo siguiente:

   1. En **Longitud máxima de respuesta**, especifique la longitud máxima de las respuestas sintéticas generadas por el modelo instructor.

   1. En **Conjunto de datos de entrada de destilación**, elija una de las siguientes opciones:
      + **Cargar directamente en la ubicación de S3**: especifique la ubicación de S3 en la que va a almacenar el conjunto de datos de entrada (peticiones) que se utilizará para la destilación. Para obtener más información, consulte [Opción 1: Proporcione sus propias peticiones para la preparación de los datos](distillation-data-prep-option-1.md).
      + **Proporcionar acceso a los registros de invocación**: especifique la ubicación de S3 en la que va a almacenar los registros de invocación con el conjunto de datos de entrada (peticiones) que se utilizará para la destilación. Para obtener más información, consulte [Opción 2: Usar registros de invocación para la preparación de datos](distillation-data-prep-option-2.md).
        + (Opcional) En **Filtros de metadatos de solicitud**, especifique los filtros si desea que Amazon Bedrock utilice únicamente determinadas peticiones de sus registros para la destilación.
        + Elija **Leer peticiones** o **Leer pares de petición-respuesta** en función de a qué desee que Amazon Bedrock acceda desde sus registros. Tenga en cuenta que las respuestas solo se leen si el modelo instructor coincide con el modelo de sus registros.

1. En **Salida de la destilación**, especifique la ubicación de S3 en la que desea cargar las métricas y los informes sobre su trabajo de destilación.

   Para obtener más información, consulte [Análisis de los resultados de un trabajo de personalización de modelosAnálisis de los resultados de un trabajo de personalización de modelos](model-customization-analyze.md).

1. En **Configuración de la VPC**, elija una configuración de VPC para acceder al bucket de S3 con sus datos de entrenamiento.

   Para obtener más información, consulte [(Opcional) Protección de los trabajos de personalización de modelos mediante una VPC](custom-model-job-access-security.md#vpc-model-customization).

1. En **Acceso al servicio**, especifique el rol de IAM para acceder al bucket de S3 con sus datos de entrenamiento. A menos que utilice un perfil de inferencia entre regiones o configuraciones de VPC, puede crear el rol en la consola de Amazon Bedrock con los permisos correctos configurados automáticamente. O puede usar un rol de servicio existente. 

    Para un trabajo que tenga configuraciones de Amazon VPC o utilice un perfil de inferencia entre regiones, debe crear un nuevo rol de servicio en IAM que tenga los permisos necesarios. 

   Para obtener más información, consulte [Creación de un rol de servicio para la personalización de modelos](custom-model-job-access-security.md#custom-model-job-service-role).

1. Seleccione **Crear trabajo de destilación** para iniciar el trabajo de destilación. Tras personalizar un modelo, puede configurar la inferencia para el modelo. Para obtener más información, consulte [Configuración de la inferencia para un modelo personalizado](model-customization-use.md). 

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#### [ API ]

Como mínimo, debe proporcionar los siguientes campos para enviar su trabajo de destilación de modelos cuando utilice la API de Amazon Bedrock.


****  

| Campo | Description (Descripción) | 
| --- | --- | 
| baseModelIdentifier | El identificador de modelo del modelo aprendiz | 
| customModelName | El nombre del nuevo modelo destilado | 
| jobName | El nombre del trabajo de destilación de modelos | 
| roleArn | Rol que otorga a Amazon Bedrock permisos para leer archivos de entrenamiento y validación, y escribir en la ruta de salida | 
| trainingDataConfig | La ruta de Amazon S3 que contiene sus datos de entrenamiento | 
| outputDataConfig | La ruta de Amazon S3 que contiene sus métricas de entrenamiento y validación | 
| distillationConfig | Entradas necesarias para el trabajo de destilación | 
| customModelKmsKeyId | Para cifrar el modelo personalizado | 
| clientRequestToken | Token para evitar que la solicitud se realice más de una vez | 

Los siguientes campos son opcionales:


****  

| Campo | Description (Descripción) | 
| --- | --- | 
| customizationType | Se establece en DISTILLATION  de forma predeterminada para los trabajos de destilación | 
| validationDataConfig | Lista de rutas de Amazon S3 de datos de validación | 
| jobTags | Para asociar etiquetas al flujo | 
| customModelTags | Para asociar etiquetas al modelo personalizado resultante | 
| vpcConfig | VPC para proteger sus datos de entrenamiento y su trabajo de destilación | 

Para evitar que la solicitud se complete más de una vez, incluya un `clientRequestToken`.

Puede incluir los siguientes campos opcionales para obtener configuraciones adicionales.
+ `jobTags` and/or `customModelTags`— Asocie [las etiquetas](tagging.md) al trabajo de personalización o al modelo personalizado resultante.
+ `vpcConfig`: incluya la configuración de una [nube privada virtual (VPC) para proteger sus datos de entrenamiento y su trabajo de personalización](custom-model-job-access-security.md#vpc-model-customization).

El siguiente es un fragmento de ejemplo de [CreateModelCustomizationJob](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_CreateModelCustomizationJob.html)la API. En este ejemplo, se utilizan los pares de petición-respuesta del registro de invocación como el origen de datos de entrada y se especifica el filtro para seleccionar los pares de petición-respuesta. 

```
"trainingDataConfig": {
    "invocationLogsConfig": {
        "usePromptResponse": true,
        "invocationLogSource": {
            "s3Uri": "string"
        },
        "requestMetadataFilters": {
            "equals": {
                "priority": "High"
            }
        }
    }
}
```

**Respuesta**

La respuesta devuelve un `jobArn` del trabajo de destilación de modelos.

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## Siguientes pasos
<a name="submit-model-distillation-next-steps"></a>
+ [Supervisión de su trabajo de destilación](model-customization-monitor.md) Para obtener más información sobre cómo configurar la inferencia bajo demanda, consulte. [Configuración de la inferencia para un modelo personalizado](model-customization-use.md)