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# Amazon Bedrock でモデル蒸留ジョブを送信する
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モデル蒸留は、Amazon Bedrock コンソールから、または [Amazon Bedrock コントロールプレーンエンドポイント](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#br-cp)を使用して [CreateModelCustomizationJob](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_CreateModelCustomizationJob.html) リクエストを送信することで実行できます。

## 前提条件
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+ 必要なアクセス許可を持つ IAM サービスロールを作成します。セキュリティとアクセス許可の包括的な情報については、「」を参照してください[モデルのカスタマイズのアクセスとセキュリティ](custom-model-job-access-security.md)。
+ (オプション) カスタムモデルに対する入出力データ、カスタマイズジョブ、または推論リクエストを暗号化します。詳細については、「[カスタムモデルの暗号化](encryption-custom-job.md)」を参照してください。
+ (オプション) Virtual Private Cloud (VPC) を作成して、カスタマイズジョブを保護します。詳細については、「[(オプション) VPC を使用してモデルのカスタマイズのジョブを保護する](custom-model-job-access-security.md#vpc-model-customization)」を参照してください。

オンデマンド推論の設定の詳細については、「」を参照してください[カスタムモデルの推論を設定する](model-customization-use.md)。

## ジョブを送信する
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#### [ Console ]

1. Amazon Bedrock コンソールを使用するアクセス許可を持つ IAM ID AWS マネジメントコンソール を使用して にサインインします。Amazon Bedrock コンソール ([https://console.aws.amazon.com/bedrock](https://console.aws.amazon.com/bedrock)) を開きます。

1. 左側のナビゲーションペインの **[調整]** で **[カスタムモデル]** を選択します。

1. **[蒸留ジョブを作成]** を選択します。

1. **[蒸留モデルの詳細]** で、次を行います。

   1. **[蒸留モデル名]** で、蒸留モデルの名前を入力します。

   1. (オプション) **[モデル暗号化]** で、ジョブとその関連アーティファクトを暗号化するための KMS キーを指定する場合は、チェックボックスをオンにします。

      詳細については、「[カスタムモデルの暗号化](encryption-custom-job.md)」を参照してください。

   1. (オプション) 蒸留モデルに **[タグ]** を適用します。

1. **[追加設定]** で、次を行います。

   1. **[ジョブ名]** で、ジョブの名前を入力します。

   1. (オプション) **[モデル暗号化]** で、ジョブとその関連アーティファクトを暗号化するための KMS キーを指定する場合は、チェックボックスをオンにします。

      詳細については、「[カスタムモデルの暗号化](encryption-custom-job.md)」を参照してください。

   1. (オプション) ジョブに **[タグ]** を適用します。

1. **[教師モデル – 生徒モデルの詳細]** で、蒸留モデルを作成するための教師モデルと学生モデルを選択します。

   詳細については、「[モデル抽出の前提条件](prequisites-model-distillation.md)」を参照してください。

1. **[合成データ生成]** で、次を行います。

   1. **[応答の最大長]** で、教師モデルによって生成された合成応答の最大長を指定します。

   1. **[蒸留入力データセット]** で、次のいずれかのオプションを選択します。
      + **S3 の場所に直接アップロードする** – 蒸留に使用する入力データセット (プロンプト) を保存する S3 の場所を指定します。詳細については、「[オプション 1: データ準備用の独自のプロンプトを提供する](distillation-data-prep-option-1.md)」を参照してください。
      + **呼び出しログへのアクセスを提供する** – 蒸留に使用される入力データセット (プロンプト) を含む呼び出しログを保存する S3 の場所を指定します。詳細については、「[オプション 2: データ準備に呼び出しログを使用する](distillation-data-prep-option-2.md)」を参照してください。
        + (オプション) **[リクエストメタデータのフィルター]** で、ログ内の特定のプロンプトのみを使用して Amazon Bedrock で蒸留する場合にフィルターを指定します。
        + Amazon Bedrock がログからアクセスする内容に応じて、**[プロンプトの読み取り]** または **[プロンプトと応答のペアの読み取り]** を選択します。応答は、教師モデルがログ内のモデルと一致する場合にのみ読み取られることに注意してください。

1. **[蒸留出力]** で、蒸留ジョブに関するメトリクスとレポートをアップロードする S3 の場所を指定します。

   詳細については、「[Analyze the results of a model customization jobモデルカスタムジョブの結果を分析する](model-customization-analyze.md)」を参照してください。

1. **[VPC 設定]** で、トレーニングデータを使用して S3 バケットにアクセスするための VPC 設定を選択します。

   詳細については、「[(オプション) VPC を使用してモデルのカスタマイズのジョブを保護する](custom-model-job-access-security.md#vpc-model-customization)」を参照してください。

1. **[サービスアクセス]** で、トレーニングデータを使用して S3 バケットにアクセスするための IAM ロールを指定します。クロスリージョン推論プロファイルまたは VPC 設定を使用しない限り、Amazon Bedrock コンソールで適切なアクセス許可が自動的に設定されたロールを作成できます。または、既存のサービスロールを使用することもできます。

    Amazon VPC 設定があるジョブや、クロスリージョン推論プロファイルを使用するジョブでは、必要なアクセス許可を持つ新しいサービスロールを IAM に作成する必要があります。

   詳細については、「[モデルのカスタマイズ用のサービスロールを作成する](custom-model-job-access-security.md#custom-model-job-service-role)」を参照してください。

1. **[蒸留ジョブを作成]** を選択して、蒸留ジョブを開始します。モデルをカスタマイズしたら、モデルの推論を設定できます。詳細については、「[カスタムモデルの推論を設定する](model-customization-use.md)」を参照してください。

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#### [ API ]

Amazon Bedrock API の使用時にモデル蒸留ジョブを送信するには、少なくとも次のフィールドを指定する必要があります。


****  

| フィールド | 説明 | 
| --- | --- | 
| baseModelIdentifier | 生徒モデルのモデル識別子 | 
| customModelName | 新しい蒸留モデルの名前 | 
| jobName | モデル蒸留ジョブの名前 | 
| roleArn | トレーニングファイルと検証ファイルの読み取りと出力パスへの書き込みに関するアクセス許可を Amazon Bedrock に付与するロール | 
| trainingDataConfig | トレーニングデータがある Amazon S3 パス | 
| outputDataConfig | トレーニングメトリクスと検証メトリクスを含む Amazon S3 パス | 
| distillationConfig | 蒸留ジョブに必要な入力 | 
| customModelKmsKeyId | カスタムモデルを暗号化する | 
| clientRequestToken | リクエストが複数回完了しないようにするためのトークン | 

次のフィールドはオプションです。


****  

| フィールド | 説明 | 
| --- | --- | 
| customizationType | 蒸留ジョブについてデフォルトでは DISTILLATION  に設定されている | 
| validationDataConfig | 検証データの Amazon S3 パスのリスト | 
| jobTags | タグをジョブに関連付ける | 
| customModelTags | タグを結果のカスタムモデルに関連付ける | 
| vpcConfig | トレーニングデータと蒸留ジョブを保護するための VPC | 

リクエストが複数回完了しないようにするには、`clientRequestToken` を含めます。

追加の設定には、次のオプションフィールドを含めることができます。
+ `jobTags` および/または `customModelTags` – [タグ](tagging.md)をカスタムジョブまたは結果のカスタムモデルに関連付けます。
+ `vpcConfig` – [トレーニングデータとカスタムジョブを保護するための仮想プライベートクラウド (VPC)](custom-model-job-access-security.md#vpc-model-customization) の設定を含めます。

[CreateModelCustomizationJob](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_CreateModelCustomizationJob.html) API のスニペットの例を次に示します。この例では、呼び出しログ内のプロンプトと応答のペアを入力データソースとして使用し、プロンプトと応答のペアを選択するためのフィルターを指定します。

```
"trainingDataConfig": {
    "invocationLogsConfig": {
        "usePromptResponse": true,
        "invocationLogSource": {
            "s3Uri": "string"
        },
        "requestMetadataFilters": {
            "equals": {
                "priority": "High"
            }
        }
    }
}
```

**レスポンス**

応答は、モデル蒸留ジョブの `jobArn` を返します。

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## 次の手順
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+ [蒸留ジョブをモニタリングします](model-customization-monitor.md)。オンデマンド推論の設定の詳細については、「」を参照してください[カスタムモデルの推論を設定する](model-customization-use.md)。