SageMaker トレーニングジョブでの Amazon Nova のカスタマイズ

Amazon 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、結果の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、独自のデータを使用して基本 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手順が含まれます。トレーニングプロセスは、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 トレーニングジョブの 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 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。