반복 훈련

반복 훈련을 사용하면 여러 훈련 기술을 순차적으로 연결하여 Amazon Nova 모델을 위한 정교한 훈련 파이프라인을 개발할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 다양한 사용자 지정 방법을 계층화하여 정확하게 맞춤화된 모델을 달성할 수 있습니다.

이 프로세스는 표준 기법(예: SFT, PEFT 또는 DPO) 중 하나를 사용하여 Amazon Nova 모델을 훈련하는 것으로 시작됩니다. 완료되면 지정된 S3 출력 위치에서 manifest.json 파일을 찾을 수 있습니다. 이 파일에는 훈련된 모델이 저장되는 위치를 나타내는 checkpoint_s3_bucket 값이 포함되어 있습니다.

그런 다음이 체크포인트 위치를 후속 훈련 실행에서 model_name_or_path 파라미터로 사용하여 이전 사용자 지정 작업을 효과적으로 구축할 수 있습니다. 이렇게 하면 점진적 개선 체인이 생성되며 각 훈련 단계는 특정 요구 사항에 따라 모델을 추가로 개선합니다.

Amazon Nova의 반복 훈련에 대한 자세한 내용은 Amazon Nova 사용 설명서의 반복 훈련 섹션을 참조하세요.