Personnalisation d'Amazon Nova pour les tâches SageMaker de formation

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

L'objectif de la formation est de personnaliser le modèle de base d'Amazon Nova à l'aide de vos données propriétaires. 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 de formation produira un point de contrôle du modèle entraîné dans un compartiment Amazon S3 géré par des services. Vous pouvez utiliser cet emplacement de point de contrôle pour les tâches d'évaluation. La personnalisation Nova pour les tâches de SageMaker formation 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 SageMaker gérées par des services. Les compartiments Amazon S3 gérés par des services ne prennent actuellement pas en charge le chiffrement des données à l'aide de clés KMS gérées par le client.