# SageMaker トレーニングジョブでの Amazon Nova のカスタマイズ
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SageMaker トレーニングジョブは、機械学習モデルを大規模にトレーニングできる環境です。コンピューティングリソースを自動的にプロビジョニングおよびスケーリングし、Amazon S3 などのソースからトレーニングデータをロードし、トレーニングコードを実行して、生成されるモデルアーティファクトを保存します。

トレーニングの目的は、自社の所有データを使用してベース Amazon Nova モデルをカスタマイズすることです。通常、トレーニングプロセスには、データの準備、[レシピ](nova-model-recipes.md)の選択、YAML ファイルの設定パラメータの変更、トレーニングジョブの送信の各ステップが含まれます。トレーニングプロセスでは、トレーニングされたモデルチェックポイントをサービスマネージド Amazon S3 バケットに出力します。このチェックポイントの場所は評価ジョブに使用できます。SageMaker AI トレーニングジョブでの Nova カスタマイズでは、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 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。

ベストプラクティスについては、[ベストプラクティス](nova-forge-sft.md#best-practices)を参照してください。

**Topics**
+ [Nova Forge SDK](nova-forge-sdk.md)
+ [Nova 1.0 をファインチューニングする](nova-fine-tune-1.md)
+ [Amazon Nova の蒸留](nova-distillation.md)
+ [直接選好最適化 (DPO)](nova-dpo-smtj.md)
+ [各イテレーションにおける進行状況のモニタリング](nova-model-monitor.md)
+ [SageMaker AI でトレーニングされたモデルの評価](nova-model-evaluation.md)