Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
Prerequisiti generali
Il processo di personalizzazione prevede diverse fasi chiave, tra cui la formazione del modello, la valutazione e l'implementazione per l'inferenza, ognuna delle quali richiede risorse e configurazioni specifiche. Prima di iniziare la personalizzazione del modello Amazon Nova sull' SageMaker intelligenza artificiale, assicurati di avere i seguenti prerequisiti generali.
-
Un. Account AWS Se non ne hai uno Account AWS, segui queste istruzioni per registrarti.
-
Accesso alle ricette di base per la personalizzazione del modello Amazon Nova
. -
Familiarità con i file di configurazione YAML
. -
Familiarità con l'utilizzo di un notebook Jupyter nel proprio ambiente.
-
Conoscenza di come creare AWS risorse come bucket Amazon S3 e ruoli IAM con autorizzazioni appropriate.
-
Conoscenza di come addestrare un modello con Amazon SageMaker AI.
-
Familiarità di Amazon SageMaker HyperPod con l'orchestrazione EKS.
-
Familiarità con Amazon SageMaker HyperPod CLI.
-
Familiarità con i modelli fondamentali di Amazon Nova.
-
Familiarità con i modelli e gli algoritmi di Amazon Nova disponibili per la personalizzazione.
-
Familiarità con l'inferenza di Amazon Bedrock.