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Nova 2.0 をファインチューニングする

前提条件

トレーニングジョブを始める前に、以下の要件を確認してください。

SFT とは

教師ありファインチューニング (SFT) は、ラベル付き入出力ペアを使用して言語モデルをトレーニングします。このモデルは、プロンプトとレスポンスで構成されるデモンストレーションの例から学習し、特定のタスク、指示、または望ましい動作に合わせて機能を改善します。

データ準備

概要:

Nova 2.0 SFT データは、Nova 1.0 と同じ Converse API 形式を使用し、オプションの推論コンテンツフィールドが追加されています。完全な形式の仕様については、以下を参照してください。

サポートされている機能

現在の制限事項

サポートされているメディア形式

データ形式の例

Text-only (Nova 1.0 compatible)

{  
  "schemaVersion": "bedrock-conversation-2024",  
  "system": [  
    {  
      "text": "You are a digital assistant with a friendly personality"  
    }  
  ],  
  "messages": [  
    {  
      "role": "user",  
      "content": [  
        {  
          "text": "What country is right next to Australia?"  
        }  
      ]  
    },  
    {  
      "role": "assistant",  
      "content": [  
        {  
          "text": "The closest country is New Zealand"  
        }  
      ]  
    }  
  ]  
}

Text with reasoning (Nova 2.0)

{  
  "schemaVersion": "bedrock-conversation-2024",  
  "system": [  
    {  
      "text": "You are a digital assistant with a friendly personality"  
    }  
  ],  
  "messages": [  
    {  
      "role": "user",  
      "content": [  
        {  
          "text": "What country is right next to Australia?"  
        }  
      ]  
    },  
    {  
      "role": "assistant",  
      "content": [  
        {  
          "reasoningContent": {  
            "reasoningText": {  
              "text": "I need to use my world knowledge of geography to answer this question"  
            }  
          }  
        },  
        {  
          "text": "The closest country to Australia is New Zealand, located to the southeast across the Tasman Sea."  
        }  
      ]  
    }  
  ]  
}

Image + text input

{  
  "schemaVersion": "bedrock-conversation-2024",  
  "system": [  
    {  
      "text": "You are a helpful assistant."  
    }  
  ],  
  "messages": [  
    {  
      "role": "user",  
      "content": [  
        {  
          "image": {  
            "format": "jpeg",  
            "source": {  
              "s3Location": {  
                "uri": "s3://your-bucket/your-path/your-image.jpg",  
                "bucketOwner": "your-aws-account-id"  
              }  
            }  
          }  
        },  
        {  
          "text": "Which country is highlighted in the image?"  
        }  
      ]  
    },  
    {  
      "role": "assistant",  
      "content": [  
        {  
          "reasoningContent": {  
            "reasoningText": {  
              "text": "I will determine the highlighted country by examining its location on the map and using my geographical knowledge"  
            }  
          }  
        },  
        {  
          "text": "The highlighted country is New Zealand"  
        }  
      ]  
    }  
  ]  
}

Video + text input

{  
  "schemaVersion": "bedrock-conversation-2024",  
  "system": [  
    {  
      "text": "You are a helpful assistant."  
    }  
  ],  
  "messages": [  
    {  
      "role": "user",  
      "content": [  
        {  
          "video": {  
            "format": "mp4",  
            "source": {  
              "s3Location": {  
                "uri": "s3://your-bucket/your-path/your-video.mp4",  
                "bucketOwner": "your-aws-account-id"  
              }  
            }  
          }  
        },  
        {  
          "text": "What is shown in this video?"  
        }  
      ]  
    },  
    {  
      "role": "assistant",  
      "content": [  
        {  
          "reasoningContent": {  
            "reasoningText": {  
              "text": "I will analyze the video content to identify key elements"  
            }  
          }  
        },  
        {  
          "text": "The video shows a map with New Zealand highlighted"  
        }  
      ]  
    }  
  ]  
}

ツール呼び出し

Nova 2.0 SFT は、ツール呼び出しパターンに関するモデルのトレーニングをサポートしているため、モデルは外部ツールまたは関数をいつ、どのように呼び出すかを学習できます。

ツール呼び出しのデータ形式

ツール呼び出しトレーニングデータには、使用可能なツールを定義するtoolConfigセクションと、ツールの使用パターンを示す会話ターンが含まれます。

サンプル入力

{  
  "schemaVersion": "bedrock-conversation-2024",  
  "system": [  
    {  
      "text": "You are an expert in composing function calls."  
    }  
  ],  
  "toolConfig": {  
    "tools": [  
      {  
        "toolSpec": {  
          "name": "getItemCost",  
          "description": "Retrieve the cost of an item from the catalog",  
          "inputSchema": {  
            "json": {  
              "type": "object",  
              "properties": {  
                "item_name": {  
                  "type": "string",  
                  "description": "The name of the item to retrieve cost for"  
                },  
                "item_id": {  
                  "type": "string",  
                  "description": "The ASIN of item to retrieve cost for"  
                }  
              },  
              "required": [  
                "item_id"  
              ]  
            }  
          }  
        }  
      },  
      {  
        "toolSpec": {  
          "name": "getItemAvailability",  
          "description": "Retrieve whether an item is available in a given location",  
          "inputSchema": {  
            "json": {  
              "type": "object",  
              "properties": {  
                "zipcode": {  
                  "type": "string",  
                  "description": "The zipcode of the location to check in"  
                },  
                "quantity": {  
                  "type": "integer",  
                  "description": "The number of items to check availability for"  
                },  
                "item_id": {  
                  "type": "string",  
                  "description": "The ASIN of item to check availability for"  
                }  
              },  
              "required": [  
                "item_id", "zipcode"  
              ]  
            }  
          }  
        }  
      }  
    ]  
  },  
  "messages": [  
    {  
      "role": "user",  
      "content": [  
        {  
          "text": "I need to check whether there are twenty pieces of the following item available. Here is the item ASIN on Amazon: id-123. Please check for the zipcode 94086"  
        }  
      ]  
    },  
    {  
      "role": "assistant",  
      "content": [  
        {  
          "reasoningContent": {  
            "reasoningText": {  
              "text": "The user wants to check how many pieces of the item with ASIN id-123 are available in the zipcode 94086"  
            }  
          }  
        },  
        {  
          "toolUse": {  
            "toolUseId": "getItemAvailability_0",  
            "name": "getItemAvailability",  
            "input": {  
              "zipcode": "94086",  
              "quantity": 20,  
              "item_id": "id-123"  
            }  
          }  
        }  
      ]  
    },  
    {  
      "role": "user",  
      "content": [  
        {  
          "toolResult": {  
            "toolUseId": "getItemAvailability_0",  
            "content": [  
              {  
                "text": "[{\"name\": \"getItemAvailability\", \"results\": {\"availability\": true}}]"  
              }  
            ]  
          }  
        }  
      ]  
    },  
    {  
      "role": "assistant",  
      "content": [  
        {  
          "text": "Yes, there are twenty pieces of item id-123 available at 94086. Would you like to place an order or know the total cost?"  
        }  
      ]  
    }  
  ]  
}

ツール呼び出しの要件

トレーニングデータを呼び出すツールを作成するときは、次の要件に従ってください。

重要な注意事項

ドキュメント理解

Nova 2.0 SFT はドキュメントベースのタスクのトレーニングをサポートしているため、モデルは PDF ドキュメントに関する質問を分析して回答する方法を学習できます。

ドキュメントを理解するためのデータ形式

ドキュメントの理解トレーニングデータには、ユーザーコンテンツブロックのドキュメント参照が含まれ、モデル学習ではドキュメントコンテンツを抽出し、その理由を説明します。

サンプル入力

{  
  "schemaVersion": "bedrock-conversation-2024",  
  "messages": [  
    {  
      "role": "user",  
      "content": [  
        {  
          "text": "What are the ways in which a customer can experience issues during checkout on Amazon?"  
        },  
        {  
          "document": {  
            "format": "pdf",  
            "source": {  
              "s3Location": {  
                "uri": "s3://my-bucket-name/path/to/documents/customer_service_debugging.pdf",  
                "bucketOwner": "123456789012"  
              }  
            }  
          }  
        }  
      ]  
    },  
    {  
      "role": "assistant",  
      "content": [  
        {  
          "text": "Customers can experience issues with 1. Data entry, 2. Payment methods, 3. Connectivity while placing the order. Which one would you like to dive into?"  
        }  
      ],  
      "reasoning_content": [  
        {  
          "text": "I need to find the relevant section in the document to answer the question.",  
          "type": "text"  
        }  
      ]  
    }  
  ]  
}

ドキュメント理解の制限事項

ドキュメントを理解するためのベストプラクティス

動画理解

Nova 2.0 SFT はビデオベースのタスクのトレーニングをサポートし、モデルがビデオコンテンツに関する質問を分析して応答する方法を学習できるようにします。

動画理解のためのデータ形式

ビデオ理解トレーニングデータには、ユーザーコンテンツブロック内のビデオ参照が含まれ、モデル学習はビデオコンテンツに関する情報と理由を抽出します。

サンプル入力

{  
  "schemaVersion": "bedrock-conversation-2024",  
  "messages": [  
    {  
      "role": "user",  
      "content": [  
        {  
          "text": "What are the ways in which a customer can experience issues during checkout on Amazon?"  
        },  
        {  
          "video": {  
            "format": "mp4",  
            "source": {  
              "s3Location": {  
                "uri": "s3://my-bucket-name/path/to/videos/customer_service_debugging.mp4",  
                "bucketOwner": "123456789012"  
              }  
            }  
          }  
        }  
      ]  
    },  
    {  
      "role": "assistant",  
      "content": [  
        {  
          "text": "Customers can experience issues with 1. Data entry, 2. Payment methods, 3. Connectivity while placing the order. Which one would you like to dive into?"  
        }  
      ],  
      "reasoning_content": [  
        {  
          "text": "I need to find the relevant section in the video to answer the question.",  
          "type": "text"  
        }  
      ]  
    }  
  ]  
}

動画理解の制限事項

サポートされているビデオ形式

動画理解のベストプラクティス

推論モードと非推論モード

推論コンテンツについて

推論コンテンツ (chain-of-thought) は、最終的な回答を生成する前にモデルの中間思考ステップをキャプチャします。次にassistant、 reasoningContentフィールドを使用して、これらの推論トレースを含めます。

損失の計算方法

マルチターン会話では、複数のアシスタントターンreasoningContentにまたがって を含めることができます。

フォーマットガイドライン

推論モードを有効にするタイミング

次の場合にトレーニング設定reasoning_enabled: trueで を設定します。

で理由のないデータセットで Nova をトレーニングすることは許可reasoning_enabled = trueされています。ただし、Nova は主に推論を適用せずにデータに表示されるレスポンスを生成することを学習するため、モデルが推論機能を失う可能性があります。理由のないデータセットで Nova をトレーニングしたいが、推論中に推論を期待する場合は、トレーニング中に推論を無効にし (reasoning_enabled = false)、推論のために有効にすることができます。このアプローチでは推論時に推論を使用できますが、推論を使用しない場合と比較してパフォーマンスの向上は保証されません。一般的に、推論データセットを使用する場合はトレーニングと推論の両方の推論を有効にし、理由のないデータセットを使用する場合は両方の推論を無効にします。

次のreasoning_enabled: false場合に を設定します。

推論データの生成

データセットに推論トレースがない場合は、Nova Premier のような推論可能なモデルを使用して作成できます。入力と出力のペアをモデルに提供し、推論プロセスを取得して推論拡張データセットを構築します。

トレーニングに推論トークンを使用する

推論モードを有効にしてトレーニングすると、モデルは内部推論を最終回答から分離することを学習します。トレーニングプロセス:

効果的な推論コンテンツ

高品質の推論コンテンツには、以下を含める必要があります。

これは、モデルが「回答する前に考える」能力を開発するのに役立ちます。

データセット準備ガイドライン

サイズと品質

多様性

次のようなさまざまな例を含めます。

出力フォーマット

アシスタントレスポンスで必要な出力形式を明確に指定します。

マルチターンの会話

マルチターンデータセットの場合、次の点に注意してください。

品質チェックリスト

データのアップロード

データセットは、SageMaker トレーニングジョブがアクセスできるバケットにアップロードする必要があります。適切なアクセス許可の設定については、「前提条件」を参照してください。

トレーニングジョブの開始

ハイパーパラメータの選択とレシピの更新

Nova 2.0 のセットアップは、Nova 1.0 のセットアップとほぼ同じです。入力データが S3 にアップロードされたら、ファインチューニングフォルダの SageMaker Hyperpod Recipes のレシピを使用します。Nova 2.0 では、ユースケースに基づいて更新できる主要なハイパーパラメータの一部を以下に示します。以下は、Nova 2.0 SFT PEFT レシピの例です。

Nova トレーニングとの厳密な互換性のために、SageMaker PySDK の v2.254.1 を使用してください。SDK を v3.0 バージョンにアップグレードすると、重大な変更が発生します。SageMaker PySDK の v3 のサポートは間もなく開始されます。

サンプル入力

!pip install sagemaker==2.254.1

run:  
  name: {peft_recipe_job_name}  
  model_type: amazon.nova-2-lite-v1:0:256k  
  model_name_or_path: {peft_model_name_or_path}  
  data_s3_path: {train_dataset_s3_path} # SageMaker Hyperpod (SMHP) only and not compatible with SageMaker Training jobs. Note replace my-bucket-name with your real bucket name for SMHP job  
  replicas: 4                      # Number of compute instances for training, allowed values are 4, 8, 16, 32  
  output_s3_path: ""               # Output artifact path (Hyperpod job-specific; not compatible with standard SageMaker Training jobs). Note replace my-bucket-name with your real bucket name for SMHP job  
  
training_config:  
  max_steps: 10                   # Maximum training steps. Minimal is 4.  
  save_steps: 10                      # How many training steps the checkpoint will be saved. Should be less than or equal to max_steps  
  save_top_k: 1                    # Keep top K best checkpoints. Note supported only for SageMaker HyperPod jobs. Minimal is 1.  
  max_length: 32768                # Sequence length (options: 8192, 16384, 32768 [default], 65536)  
  global_batch_size: 32            # Global batch size (options: 32, 64, 128)  
  reasoning_enabled: true          # If data has reasoningContent, set to true; otherwise False  
  
  lr_scheduler:  
    warmup_steps: 15               # Learning rate warmup steps. Recommend 15% of max_steps  
    min_lr: 1e-6                   # Minimum learning rate, must be between 0.0 and 1.0  
  
  optim_config:                    # Optimizer settings  
    lr: 1e-5                       # Learning rate, must be between 0.0 and 1.0  
    weight_decay: 0.0              # L2 regularization strength, must be between 0.0 and 1.0  
    adam_beta1: 0.9                # Exponential decay rate for first-moment estimates, must be between 0.0 and 1.0  
    adam_beta2: 0.95               # Exponential decay rate for second-moment estimates, must be between 0.0 and 1.0  
  
  peft:                            # Parameter-efficient fine-tuning (LoRA)  
    peft_scheme: "lora"            # Enable LoRA for PEFT  
    lora_tuning:  
      alpha: 64                    # Scaling factor for LoRA weights ( options: 32, 64, 96, 128, 160, 192),  
      lora_plus_lr_ratio: 64.0

レシピには、Nova 1.0 とほぼ同じハイパーパラメータも含まれています。注目すべきハイパーパラメータは次のとおりです。

トレーニングジョブを開始する

from sagemaker.pytorch import PyTorch  
  
# define OutputDataConfig path  
if default_prefix:  
    output_path = f"s3://{bucket_name}/{default_prefix}/{sm_training_job_name}"  
else:  
    output_path = f"s3://{bucket_name}/{sm_training_job_name}"  

output_kms_key = "<KMS key arn to encrypt trained model in Amazon-owned S3 bucket>" # optional, leave blank for Amazon managed encryption
  
recipe_overrides = {  
    "run": {  
        "replicas": instance_count,  # Required  
        "output_s3_path": output_path  
    },  
}  
  
estimator = PyTorch(  
    output_path=output_path,  
    base_job_name=sm_training_job_name,  
    role=role,  
    disable_profiler=True,  
    debugger_hook_config=False,  
    instance_count=instance_count,  
    instance_type=instance_type,  
    training_recipe=training_recipe,  
    recipe_overrides=recipe_overrides,  
    max_run=432000,  
    sagemaker_session=sagemaker_session,  
    image_uri=image_uri,
    output_kms_key=output_kms_key,
    tags=[  
        {'Key': 'model_name_or_path', 'Value': model_name_or_path},  
    ]  
)  
  
print(f"\nsm_training_job_name:\n{sm_training_job_name}\n")  
print(f"output_path:\n{output_path}")

from sagemaker.inputs import TrainingInput  
  
train_input = TrainingInput(  
    s3_data=train_dataset_s3_path,  
    distribution="FullyReplicated",  
    s3_data_type="Converse",  
)  
  
estimator.fit(inputs={"validation": val_input}, wait=False)

ジョブを開始するには:

ノートブックはジョブの送信を処理し、ステータスの追跡を提供します。