イメージ生成モデルと埋め込みモデルをファインチューニングするためのデータを準備する
注記
Amazon Nova モデルにはそれぞれ異なるファインチューニング要件があります。これらのモデルをファインチューニングするには、「Amazon Nova モデルのファインチューニング」の手順に従います。
text-to-image モデルまたは image-to-embedding モデルの場合は、トレーニングデータセットを準備します。検証データセットはサポートされていません。各 JSON オブジェクトは、画像の Amazon S3 URI である image-ref と、画像のプロンプトとなる可能性がある caption を含むサンプルです。
画像は、PNG または JPEG 形式である必要があります。
{"image-ref": "s3://bucket/path/to/image001.png", "caption": "<prompt text>"} {"image-ref": "s3://bucket/path/to/image002.png", "caption": "<prompt text>"}{"image-ref": "s3://bucket/path/to/image003.png", "caption": "<prompt text>"}
以下にサンプル項目を示します。
{"image-ref": "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-pets/cat.png", "caption": "an orange cat with white spots"}
Amazon Bedrock によるイメージファイルへのアクセスを許可するには、自分で設定した、またはコンソールで自動的に設定された Amazon Bedrock モデルカスタマイズサービスロールに、S3 のトレーニングファイルや検証ファイルにアクセスし、出力ファイルを書き込むアクセス許可 と同様の IAM ポリシーを追加します。トレーニングデータセットで指定する Amazon S3 パスは、ポリシーで指定するフォルダに存在する必要があります。