Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Limites
La personnalisation d'Amazon Nova ne prend pas en charge les fonctionnalités suivantes sur l' SageMaker IA.
-
Métriques personnalisées pour l'évaluation (RegEx ou basées sur les LLMAs juges)
La recette d'évaluation actuelle d'Amazon Nova ne prend pas en charge l'intégration de vos propres métriques personnalisées basées sur des regexes ou basées sur LLMAs Judge. Pour contourner le problème, vous pouvez exporter le modèle vers Amazon Bedrock, puis effectuer des appels d'inférence afin d'évaluer le modèle personnalisé à l'aide de métriques personnalisées.
-
Connectez-vous à l'instance en SSH pour trouver les métriques
En raison des contrôles de sécurité en place, vous ne pouvez pas accéder par SSH au nœud principal de l'instance d'apprentissage algo-1 pour trouver les statistiques de mémoire ou les statistiques NVIDIA et valider les étapes de formation.
-
Support pour le SDK pour SageMaker formateurs
SageMaker le formateur n'est actuellement pas disponible pour commencer un poste de formation. Vous pouvez commencer à former des jobs uniquement via l'API d'estimation dès aujourd'hui.
-
Les piscines chaudes ne sont pas accessibles aux postes SageMaker de formation
En raison des contrôles de sécurité en place, les piscines SageMaker chaudes ne peuvent pas être utilisées pour maintenir l'instance dans la piscine chaude jusqu'au moment de sa mise en service.
-
Fusion de modèles personnalisés
La fusion de plusieurs modèles n'est actuellement pas prise en charge. Cela signifie qu'il n'est pas possible de créer plusieurs adaptateurs LoRa et d'effectuer une opération de fusion multiple avec le modèle de base.
-
Outil d'observabilité pris en charge
TensorBoard
est le seul outil d'observabilité pris en charge pour consulter les indicateurs relatifs aux postes de formation SageMaker liés à l'IA. MLFlow ou WandB ne sont pas pris en charge actuellement. Pour plus d'informations sur l'utilisation TensorBoard dans SageMaker, voir TensorBoard dans SageMaker AI.
