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# 开放式重量模型的访问权限和安全性
<a name="rft-open-weight-access-security"></a>

在开始钢筋微调 (RFT) 之前，请务必了解 Amazon Bedrock 需要什么样的访问权限才能进行运营。 RFT-specific 由于RFT具有奖励功能执行功能，因此除了标准微调外，还需要其他权限。

## 先决条件
<a name="fine-tuning-openai-prereq"></a>

在使用与 Amazon Bedrock OpenAI 兼容的微调 API 之前，请确保您具备以下条件：

1. 具有适当权限访问 Amazon Bedrock 的 AWS 账户

1. **身份验证**-您可以使用以下方式进行身份验证：
   + Amazon Bedrock API 密钥（OpenAI软件开发工具包需要且可用于 HTTP 请求）
   + AWS 凭证（支持 HTTP 请求）
**注意**  
如果您使用的是 Amazon Bedrock 短term/long期 API 密钥，请确保您的角色有权访问以下 IAM 策略权限：`AmazonBedrockMantleFullAccess`和。[奖励函数的 Lambda 权限](#openai-fine-tuning-lambda-permissions)

1. **OpenAI软件开发工具包（可选）**— 如果使用 SDK-based 请求，请安装 OpenAI Python 开发工具包。

1. **环境变量**-设置以下环境变量：
   + `OPENAI_API_KEY`— 设置为你的 Amazon Bedrock API 密钥
   + `OPENAI_BASE_URL`— 设置为您所在地区的 Amazon Bedrock 终端节点（例如，`https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/v1`）

   有关更多信息，请参阅 [响应 API](bedrock-mantle.md#bedrock-mantle-responses)。

1. 为此，**训练数据**格式化为 JSONL 文件。`fine-tune`有关更多信息，请参阅 [为开放式权重模型准备数据](rft-prepare-data-open-weight.md)。

## 奖励函数的 Lambda 权限
<a name="openai-fine-tuning-lambda-permissions"></a>

您必须添加 Lambda 调用权限。以下显示了您可以使用的策略示例：

```
{
    "Version": "2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "lambda:InvokeFunction"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:lambda:*:*:function:{{reward-function-name}}"
            ]
        }
    ]
}
```

您也可以使用 Amazon Bedrock 托管的模型作为评委来设置奖励功能。您需要向 Lambda 执行角色添加调用基础模型的特定权限。在您的 lambda 角色中，您可以为 LLM 配置这些托管策略以进行评分。请参阅[AmazonBedrockLimitedAccess](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonBedrockLimitedAccess.html)。

以下是使用 Invoke API 调用 Amazon Bedrock 基础模型作为判断的示例：

```
{
    "Version": "2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "bedrock:InvokeModel"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:bedrock:*:*:foundation-model/*"
            ]
        }
    ]
}
```