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Personalização do Amazon Nova em trabalhos de SageMaker treinamento
O Amazon SageMaker Training Jobs é um ambiente que permite treinar modelos de aprendizado de máquina em grande escala. Ele provisiona e escala automaticamente os recursos computacionais, carrega dados de treinamento de fontes como o Amazon S3, executa seu código de treinamento e armazena os artefatos do modelo resultante.
O objetivo do treinamento é personalizar o modelo básico do Amazon Nova usando seus dados proprietários. O processo de treinamento geralmente envolve etapas para preparar seus dados, escolher uma receita, modificar os parâmetros de configuração nos arquivos YAML e enviar um trabalho de treinamento. O processo de treinamento produzirá um ponto de verificação de modelo treinado em um bucket Amazon S3 gerenciado por serviços. Você pode usar esse local de ponto de verificação para trabalhos de avaliação. A personalização do Nova em trabalhos SageMaker de treinamento armazena artefatos de modelo em um bucket Amazon S3 gerenciado por serviços. Os artefatos no bucket gerenciado pelo serviço são criptografados com chaves KMS SageMaker gerenciadas. No momento, os buckets Amazon S3 gerenciados por serviços não oferecem suporte à criptografia de dados usando chaves KMS gerenciadas pelo cliente.
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