Amazon SageMaker HyperPod での Amazon Nova のカスタマイズ HyperPod

Amazon Nova レシピを使用して Amazon Nova モデルをカスタマイズし、Amazon SageMaker HyperPod でトレーニングできます。レシピは、モデルカスタマイズジョブの実行方法の詳細を SageMaker AI に提供する YAML 設定ファイルです。

Amazon SageMaker 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性能コンピューティングを提供します。 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 と効率的なスケーラブルなマルチノード分散トレーニングがすべて連携して、組織に安全な パフォーマンス と柔軟な環境により、Nova モデルを特定のビジネス要件に合わせて調整できます。

Amazon SageMaker HyperPod での Amazon Nova のカスタマイズは、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をサービスマネージド Amazon S3 バケットに保存します。 HyperPod 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 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、SageMaker HyperPod の料金」、Amazon S3の料金」、FSx for Lustre の料金」を参照してください。