SageMaker HyperPod での Amazon Nova のカスタマイズ

Amazon Nova レシピを使用して、拡張 Nova 2.0 モデルを含む Amazon Nova モデルをカスタマイズし、Hyperpod でトレーニングできます。レシピとは、モデルのカスタマイズジョブを実行する方法の詳細を SageMaker AI に提供する YAML 設定ファイルを指します。SageMaker HyperPod は、Forge と Non-forge の 2 種類のサービスをサポートしています。

HyperPod は、最適化された GPU インスタンスと Amazon FSx for Lustre ストレージを備えた高パフォーマンスコンピューティング、TensorBoard などのツールとの統合による堅牢なモニタリング、反復的な改善のための柔軟なチェックポイント管理、推論のための Amazon Bedrock へのシームレスなデプロイ、および効率的でスケーラブルなマルチノード分散トレーニングを提供し、これらすべてが連携して、Nova モデルを特定のビジネス要件に合わせてカスタマイズするための安全でパフォーマンスの高い柔軟な環境を組織に提供します。

SageMaker HyperPod での Amazon Nova カスタマイズでは、モデルチェックポイントを含むモデルアーティファクトがサービスマネージド Amazon S3 バケットに保存されます。サービスマネージドバケット内のアーティファクトは、SageMaker AI マネージド AWS KMS キーで暗号化されます。サービスマネージド Amazon S3 バケットは現在、カスタマーマネージド KMS キーを使用したデータ暗号化をサポートしていません。このチェックポイントの場所は、評価ジョブまたは Amazon Bedrock 推論に使用できます。

コンピューティングインスタンス、Amazon S3 ストレージ、FSx for Lustre には、標準料金が適用されます。料金の詳細については、「HyperPod の料金」、「Amazon S3 の料金」、「Amazon FSx for Lustre の料金」を参照してください。

Amazon Nova 1 モデルのコンピューティング要件

以下の表は、Nova 1.0 モデルの計算要件と SageMaker AI トレーニングジョブのトレーニングをまとめたものです。