Opção 1: fornecer seus próprios prompts para a preparação de dados - Amazon Bedrock
Validar o conjunto de dados

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Opção 1: fornecer seus próprios prompts para a preparação de dados

Colete seus prompts e armazene-os no formato de arquivo .jsonl. Cada registro no JSONL deve usar a estrutura a seguir.

  • Inclua o campo schemaVersion que deve ter o valor bedrock-conversion-2024.

  • (Opcional) Inclua um prompt do sistema que indique o perfil atribuído ao modelo.

  • No campo messages, inclua um perfil de usuário que contenha o prompt de entrada fornecido ao modelo.

  • (Opcional) No campo messages, inclua um perfil de assistente que contenha a resposta desejada.

Os modelos Anthropic e Meta Llama permitem somente prompts de conversação de um único turno, o que significa que só é possível ter um único prompt de usuário. Os modelos do Amazon Nova permitem conversas de vários turnos, o que possibilita que você ofereça várias trocas entre usuários e assistentes em um único registro.

Formato de exemplo

{
    "schemaVersion": "bedrock-conversation-2024",
    "system": [{
        "text": "A chat between a curious User and an artificial intelligence Bot. The Bot gives helpful, detailed, and polite answers to the User's questions."
    }],
    "messages": [{
            "role": "user",
            "content": [{
                "text": "why is the sky blue"
            }]
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": [{
                "text": "The sky is blue because molecules in the air scatter blue light from the Sun more than other colors."
            }]
        }
    ]
}}

Validar o conjunto de dados

Antes de executar um trabalho de destilação, é possível validar o conjunto de dados de entrada usando um script Python.