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Limitações
A personalização do Amazon Nova não oferece suporte aos seguintes recursos de SageMaker IA.
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Métricas personalizadas para avaliação (RegEx ou baseadas em LLMAs juízes)
A receita de avaliação atual do Amazon Nova não suporta a incorporação de suas próprias métricas personalizadas baseadas em regex ou LLMAs Judge. Como solução alternativa, você pode exportar o modelo para o Amazon Bedrock e depois fazer chamadas de inferência para avaliar o modelo personalizado com métricas personalizadas.
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SSH na instância para encontrar as métricas
Devido aos controles de segurança em vigor, você não pode entrar por SSH no nó principal na instância algo-1 de treinamento para encontrar estatísticas de memória ou estatísticas da NVIDIA e validar as etapas de treinamento.
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Support for SageMaker trainer SDK
SageMaker Atualmente, o treinador não está disponível para iniciar trabalhos de treinamento. Você pode começar a treinar trabalhos somente por meio da API do estimador hoje.
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Piscinas aquecidas não são acessíveis para trabalhos SageMaker de treinamento
Devido aos controles de segurança em vigor, as piscinas SageMaker aquecidas não podem ser usadas para manter a instância na piscina aquecida até a hora de viver.
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Fusão de modelos personalizados
Atualmente, não há suporte para mesclar vários modelos. Isso significa que a criação de vários adaptadores LoRa e a execução de uma operação de mesclagem múltipla com o modelo básico não estão disponíveis.
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Ferramenta de observabilidade compatível
TensorBoard
é a única ferramenta de observabilidade compatível para visualizar métricas para trabalhos de treinamento em SageMaker IA. MLFlow ou WandB não são suportados atualmente. Para obter mais informações sobre como usar TensorBoard em SageMaker, consulte TensorBoard em SageMaker AI.
