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# Création de ressources pour la personnalisation des modèles dans l'interface utilisateur
<a name="model-customize-open-weight-create-assets-ui"></a>

Vous pouvez créer et gérer les actifs du jeu de données et de l'évaluateur que vous pouvez utiliser pour personnaliser le modèle dans l'interface utilisateur.

## Assets
<a name="model-customize-open-weight-assets"></a>

Sélectionnez **Assets** dans le panneau de gauche et dans l'interface utilisateur d'Amazon SageMaker Studio, puis sélectionnez **Datasets.**

![\[Une image contenant l'accès à la personnalisation du modèle.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/screenshot-open-model-16.png)


Choisissez **Upload Dataset** pour ajouter le jeu de données que vous utiliserez dans vos tâches de personnalisation de modèles. En choisissant le **format de saisie de données requis**, vous pouvez accéder à une référence du format de jeu de données à utiliser.

![\[Une image contenant l'accès à la personnalisation du modèle.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/screenshot-open-model-15.png)


## Évaluateurs
<a name="model-customize-open-weight-evaluators"></a>

Vous pouvez également ajouter des **fonctions de récompense** et des **invites de récompense** pour vos tâches de personnalisation de l'apprentissage par renforcement.

![\[Une image contenant l'accès à la personnalisation du modèle.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/screenshot-open-model-14.png)


L'interface utilisateur fournit également des conseils sur le format requis pour la fonction de récompense ou l'invite de récompense.

![\[Une image contenant l'accès à la personnalisation du modèle.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/screenshot-open-model-13.png)


## Ressources pour la personnalisation des modèles à l'aide du AWS SDK
<a name="model-customize-open-weight-create-assets-sdk"></a>

Vous pouvez également utiliser le SDK SageMaker AI Python pour créer des actifs. Voir un exemple d'extrait de code ci-dessous :

```
from sagemaker.ai_registry.air_constants import REWARD_FUNCTION, REWARD_PROMPT
from sagemaker.ai_registry.dataset import DataSet, CustomizationTechnique
from sagemaker.ai_registry.evaluator import Evaluator

# Creating a dataset example
dataset = DataSet.create(
            name="sdkv3-gen-ds2",
            source="s3://sample-test-bucket/datasets/training-data/jamjee-sft-ds1.jsonl", # or use local filepath as source.
            customization_technique=CustomizationTechnique.SFT
        )

# Refreshes status from hub
dataset.refresh()
pprint(dataset.__dict__)

# Creating an evaluator. Method : Lambda
evaluator = Evaluator.create(
                name = "sdk-new-rf11",
                source="arn:aws:lambda:us-west-2:<>:function:<function-name>8",
                type=REWARD_FUNCTION
        )

# Creating an evaluator. Method : Bring your own code
evaluator = Evaluator.create(
                name = "eval-lambda-test",
                source="/path_to_local/eval_lambda_1.py",
                type = REWARD_FUNCTION
        )

# Optional wait, by default we have wait = True during create call.
evaluator.wait()

evaluator.refresh()
pprint(evaluator)
```