Personnalisation d'Amazon Nova sur SageMaker Training Jobs

SageMaker Training Jobs est un environnement qui vous permet de former des modèles de machine learning à grande échelle. Il provisionne et met à l’échelle automatiquement les ressources de calcul, charge les données d’entraînement provenant de sources telles qu’Amazon S3, exécute votre code d’entraînement et stocke les artefacts du modèle qui en résultent.

L’objectif de l’entraînement est de personnaliser le modèle de base Amazon Nova à l’aide de vos données exclusives. Le processus de formation comprend généralement des étapes visant à préparer vos données, à choisir une recette, à modifier les paramètres de configuration dans les fichiers YAML et à soumettre une tâche de formation. Le processus d’entraînement produira un point de contrôle du modèle entraîné dans un compartiment Amazon S3 géré par service. Vous pouvez utiliser cet emplacement de point de contrôle pour les tâches d’entraînement. La personnalisation de Nova pour les tâches de formation à l' SageMaker IA stocke les artefacts du modèle dans un compartiment Amazon S3 géré par des services. Les artefacts du compartiment géré par les services sont chiffrés à l'aide de clés KMS gérées par SageMaker l'IA. Les compartiments Amazon S3 gérés par service ne prennent actuellement pas en charge le chiffrement des données à l’aide de clés KMS gérées par le client.

Pour connaître les bonnes pratiques, consultez Bonnes pratiques.