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Invio di lavori di personalizzazione del modello AI
È possibile accedere alla funzionalità di personalizzazione del modello SageMaker AI dalla pagina Modelli di Amazon SageMaker Studio nel pannello di sinistra. Puoi anche trovare la pagina Assets in cui puoi creare e gestire set di dati e valutatori per la personalizzazione del modello.
Per iniziare l'invio di un lavoro di personalizzazione del modello, seleziona l'opzione Modelli per accedere alla scheda Jumpstart Base Models:
Puoi fare clic direttamente su Personalizza modello nella scheda del modello oppure puoi cercare qualsiasi modello su Meta che ti interessa personalizzare.
Facendo clic sulla scheda del modello, è possibile accedere alla pagina dei dettagli del modello e avviare il processo di personalizzazione facendo clic su Personalizza modello e quindi selezionando Personalizza con interfaccia utente per avviare la configurazione del lavoro RLVR.
È quindi possibile inserire il nome del modello personalizzato, selezionare la tecnica di personalizzazione del modello da utilizzare e configurare gli iperparametri del lavoro:
Invio di lavori di personalizzazione del modello AI tramite SDK
Puoi anche utilizzare SageMaker AI Python SDK per inviare un lavoro di personalizzazione del modello:
# 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 )
Monitoraggio del processo di personalizzazione
Subito dopo aver inviato il lavoro, verrai reindirizzato alla pagina del lavoro di formazione sulla personalizzazione dei modelli.
Una volta completato il lavoro, puoi andare alla pagina dei dettagli del modello personalizzato facendo clic sul pulsante Vai al modello personalizzato nell'angolo in alto a destra.
Nella pagina dei dettagli del modello personalizzato puoi lavorare ulteriormente con il tuo modello personalizzato nei seguenti modi:
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Controllo delle informazioni sulle prestazioni, sulla posizione degli artefatti generati, sugli iperparametri della configurazione di allenamento e sui registri di allenamento.
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Avvia un processo di valutazione con un set di dati diverso (personalizzazione continua).
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Implementa il modello utilizzando gli endpoint SageMaker AI Inference o Amazon Bedrock Custom Model Import.