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Envio de trabalhos de personalização do modelo de IA - SageMaker Inteligência Artificial da Amazon
Envio de trabalhos de personalização do modelo de IA usando SDKMonitorando seu trabalho de personalização

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Envio de trabalhos de personalização do modelo de IA

O recurso de personalização do modelo de SageMaker IA pode ser acessado na página de modelos do Amazon SageMaker Studio no painel esquerdo. Você também pode encontrar a página Ativos, onde você pode criar e gerenciar seus conjuntos de dados e avaliadores de personalização de modelos.

Uma imagem contendo o acesso à personalização do modelo.

Para iniciar o envio de um trabalho de personalização de modelo, selecione a opção Modelos para acessar a guia Modelos básicos do Jumpstart:

Uma imagem contendo como escolher o modelo básico.

Você pode clicar diretamente em Personalizar modelo no cartão do modelo ou pesquisar qualquer modelo do Meta que esteja interessado em personalizar.

Uma imagem contendo o cartão do modelo e como escolher o modelo a ser personalizado.

Ao clicar no cartão do modelo, você pode acessar a página de detalhes do modelo e iniciar o trabalho de personalização clicando em Personalizar modelo e, em seguida, selecionando Personalizar com interface para iniciar a configuração do seu trabalho RLVR.

Uma imagem contendo como iniciar o trabalho de personalização.

Em seguida, você pode inserir o nome do modelo personalizado, selecionar a técnica de personalização do modelo a ser usada e configurar os hiperparâmetros do seu trabalho:

Uma imagem contendo uma seleção de técnicas de personalização do modelo.
Uma imagem contendo uma seleção de técnicas de personalização do modelo.

Envio de trabalhos de personalização do modelo de IA usando SDK

Você também pode usar o SDK SageMaker AI Python para enviar um trabalho de personalização de modelo:

# Submit a DPO model customization job

from sagemaker.modules.train.dpo_trainer import DPOTrainer
from sagemaker.modules.train.common import TrainingType

trainer = DPOTrainer(
    model=BASE_MODEL,
    training_type=TrainingType.LORA,
    model_package_group_name=MODEL_PACKAGE_GROUP_NAME,
    training_dataset=TRAINING_DATASET,
    s3_output_path=S3_OUTPUT_PATH,
    sagemaker_session=sagemaker_session,
    role=ROLE_ARN
)

Monitorando seu trabalho de personalização

Imediatamente após enviar seu trabalho, você será redirecionado para a página de trabalho de treinamento de personalização de modelos.

Uma imagem contendo uma seleção de técnicas de personalização do modelo.

Depois que o trabalho for concluído, você poderá acessar a página de detalhes do modelo personalizado clicando no botão Ir para modelo personalizado no canto superior direito.

Uma imagem contendo uma seleção de técnicas de personalização do modelo.

Na página de detalhes do modelo personalizado, você pode continuar trabalhando com seu modelo personalizado da seguinte forma:

  1. Verificando informações sobre desempenho, localização dos artefatos gerados, hiperparâmetros de configuração de treinamento e registros de treinamento.

  2. Inicie um trabalho de avaliação com um conjunto de dados diferente (personalização contínua).

  3. Implante o modelo usando endpoints de inferência de SageMaker IA ou Amazon Bedrock Custom Model Import.

    Uma imagem contendo uma seleção de técnicas de personalização do modelo.