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Requisitos previos generales
El proceso de personalización incluye varias etapas clave, como el entrenamiento, la evaluación y el despliegue del modelo para su inferencia, cada una de las cuales requiere recursos y configuraciones específicos. Antes de comenzar a personalizar su modelo de Amazon Nova en SageMaker IA, asegúrese de cumplir los siguientes requisitos previos generales.
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Un Cuenta de AWS. Si no tienes uno Cuenta de AWS, sigue estas instrucciones para registrarte en uno.
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Acceso a las recetas básicas de personalización del modelo Amazon Nova
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Familiaridad con los archivos de configuración YAML
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Familiaridad con el funcionamiento de un cuaderno Jupyter en su entorno.
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Familiaridad con la creación de AWS recursos, como buckets de Amazon S3 y funciones de IAM, con los permisos adecuados.
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Familiaridad con la forma de entrenar un modelo con Amazon SageMaker AI.
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Familiaridad de Amazon SageMaker HyperPod con la orquestación de EKS.
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Familiaridad con Amazon SageMaker HyperPod CLI.
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Familiaridad con los modelos fundacionales de Amazon Nova.
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Familiaridad con los modelos y algoritmos de Amazon Nova disponibles para la personalización.
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Familiaridad con la inferencia de Amazon Bedrock.
