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Soumission de tâches de personnalisation de modèles d'IA
La fonctionnalité de personnalisation des modèles d' SageMaker IA est accessible depuis la page Modèles d'Amazon SageMaker Studio dans le panneau de gauche. Vous trouverez également la page Ressources où vous pouvez créer et gérer les ensembles de données et les évaluateurs de personnalisation de votre modèle.
Pour commencer à soumettre une tâche de personnalisation de modèle, sélectionnez l'option Modèles pour accéder à l'onglet Jumpstart Base Models :
Vous pouvez directement cliquer sur Personnaliser le modèle dans la fiche du modèle ou vous pouvez rechercher dans Meta n'importe quel modèle celui que vous souhaitez personnaliser.
En cliquant sur la fiche du modèle, vous pouvez accéder à la page des détails du modèle et lancer la tâche de personnalisation en cliquant sur Personnaliser le modèle, puis en sélectionnant Personnaliser avec l'interface utilisateur pour lancer la configuration de votre tâche RLVR.
Vous pouvez ensuite saisir le nom de votre modèle personnalisé, sélectionner la technique de personnalisation du modèle à utiliser et configurer les hyperparamètres de votre tâche :
Soumission de tâches de personnalisation de modèles d'IA à l'aide du SDK
Vous pouvez également utiliser le SDK SageMaker AI Python pour soumettre une tâche de personnalisation de modèle :
# Submit a DPO model customization job from sagemaker.modules.train.dpo_trainer import DPOTrainer from sagemaker.modules.train.common import TrainingType trainer = DPOTrainer( model=BASE_MODEL, training_type=TrainingType.LORA, model_package_group_name=MODEL_PACKAGE_GROUP_NAME, training_dataset=TRAINING_DATASET, s3_output_path=S3_OUTPUT_PATH, sagemaker_session=sagemaker_session, role=ROLE_ARN )
Suivi de votre travail de personnalisation
Immédiatement après avoir soumis votre offre d'emploi, vous serez redirigé vers la page d'offre d'emploi de formation à la personnalisation de votre modèle.
Une fois le travail terminé, vous pouvez accéder à la page des détails de votre modèle personnalisé en cliquant sur le bouton Accéder au modèle personnalisé dans le coin supérieur droit.
Sur la page des détails du modèle personnalisé, vous pouvez continuer à travailler avec votre modèle personnalisé en :
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Vérification des informations sur les performances, l'emplacement des artefacts générés, les hyperparamètres de configuration de l'entraînement et les journaux d'entraînement.
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Lancez une tâche d'évaluation avec un autre ensemble de données (personnalisation continue).
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Déployez le modèle à l'aide de points de terminaison SageMaker AI Inference ou d'Amazon Bedrock Custom Model Import.
