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Personalizzazione dei modelli Amazon Nova su Amazon SageMaker AI
Puoi personalizzare i modelli Amazon Nova, inclusi i modelli Nova 2.0 migliorati, tramite ricette e addestrarli sull' SageMaker intelligenza artificiale. Queste ricette supportano tecniche come Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference Optimization (DPO) e Reinforcement Fine-Tuning (RFT), con opzioni di adattamento completo e di adattamento a basso livello (LoRa).
Il flusso di lavoro di end-to-end personalizzazione prevede fasi come l'addestramento del modello, la valutazione del modello e l'implementazione per l'inferenza. Questo approccio di personalizzazione dei modelli sull' SageMaker intelligenza artificiale offre maggiore flessibilità e controllo per ottimizzare i modelli Amazon Nova supportati, ottimizzare gli iperparametri con precisione e implementare tecniche come LoRa parameter-efficient fine-tuning (PEFT), SFT completo, DPO, RFT, Continued Pre-Training (CPT), Proximal Policy Optimization (PPO), ecc.
SageMaker L'intelligenza artificiale offre due ambienti per personalizzare i modelli Amazon Nova.
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Amazon SageMaker Training Jobs offre un ambiente completamente gestito per personalizzare i modelli Nova in cui non è necessario creare o mantenere alcun cluster. Il servizio gestisce automaticamente il provisioning, il dimensionamento e la gestione delle risorse dell’infrastruttura, permettendo di concentrarsi esclusivamente sulla configurazione dei parametri di addestramento e sull’invio dei job. Puoi personalizzare i modelli Nova durante i lavori di SageMaker formazione con tecniche come Parameter Efficient Fine-tuning (PEFT), Full rank fine tuning, Direct Preference Optimization (DPO) e Reinforcement Fine-Tuning (RFT). Per ulteriori informazioni, consulta Personalizzazione di Amazon Nova sui lavori SageMaker di formazione.
Nota
Se fornisci una chiave KMS per il tuo corso di formazione sulla personalizzazione del modello Nova per la crittografia nel bucket di output S3 di proprietà di Amazon:
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Devi fornire la stessa chiave KMS quando richiami i successivi lavori di formazione iterativi o quando chiami l'API utilizzando il modello crittografato. CreateCustomModel
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L'identità che chiama l'
CreateTrainingJobAPI (anziché il ruolo di esecuzione) deve disporre delle autorizzazioni perCreateGrantRetireGrantEncrypt, eGenerateDataKeycome definito nella politica chiave KMS.
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Amazon SageMaker HyperPod offre un ambiente specializzato per addestrare i modelli Nova richiedendo la creazione e la gestione di cluster SageMaker HyperPod EKS con gruppi di istanze limitati (RIGs). Questo ambiente offre flessibilità nella configurazione dell'ambiente di formazione con istanze GPU specializzate e storage Amazon FSx for Lustre integrato, rendendolo particolarmente adatto per scenari di formazione distribuita avanzati e sviluppo continuo di modelli. Per ulteriori informazioni, consulta Personalizzazione di Amazon Nova su Amazon SageMaker HyperPod.
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