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准备训练数据集以进行微调和持续的预训练

要为自定义模型准备训练和验证数据集，需要创建.jsonl文件，其中每行都是与记录对应的 JSON 对象。在开始模型自定义任务之前，您必须至少准备一个训练数据集。您创建的文件必须符合您选择的自定义方法和模型的格式。其中的记录必须符合尺寸要求，具体取决于您的型号。

有关模型要求的信息，请参见。训练和验证数据集的模型要求要查看用于自定义不同模型的训练数据集和验证数据集的默认配额，请参阅 AWS 一般参考中的 Amazon Bedrock 端点和配额中的训练和验证记录总计配额。

是否支持验证数据集以及训练数据集和验证数据集的格式取决于以下因素。

有关微调Amazon Nova模型的信息，请参阅微调Amazon Nova模型。

支持微调和持续预训练的模式

以下各节描述了每个模型支持的不同微调和预训练功能，这些功能按其输入和输出模式进行组织。有关微调Amazon Nova模型的信息，请参阅微调Amazon Nova模型。

Text-to-Text   模型

Text-to-Text 可以针对各种基于文本的任务对模型进行微调，包括对话和非对话应用程序。有关为微调 Text-to-Text模型准备数据的信息，请参见为微调 text-to-text模型准备数据。

以下非对话模型针对摘要、翻译和问答等任务进行了优化：

以下对话模型专为单回合和多回合互动而设计。如果模型使用 Converse API，则您的微调数据集必须遵循匡威 API 消息格式，并包含系统、用户和助手消息。有关示例，请参阅 为微调 text-to-text模型准备数据。有关 Converse API 操作的更多信息，请参阅与 Converse API 操作进行对话。

Text-Image-to-Text & m Text-to-Image odel s

以下型号支持对图像生成和文本图像处理进行微调。这些模型根据文本输入处理或生成图像，或者根据文本和图像输入生成文本。有关为微调 Text-Image-to-Text和 Text-to-Image模型模型准备数据的信息，请参阅为微调图像和文本处理模型准备数据。

图像到嵌入

以下模型支持对分类和检索等任务进行微调。这些模型根据图像输入生成数值表示（嵌入）。有关为微调 Image-to-Embeddings模型准备数据的信息，请参见为微调图像生成和嵌入模型准备数据。

继续预训练： Text-to-Text

以下模型可用于持续的预训练。这些模型支持对特定领域的数据进行持续的预训练，以增强他们的基础知识。有关为 Text-to-Text模型的持续预训练准备数据的信息，请参见为持续的预训练准备数据集。