# Amazon Nova 配方
您可以从[配方](https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes/tree/main/recipes_collection/recipes)存储库中获取 Amazon Nova 配方。Amazon Nova 配方是指 [YAML](https://yaml.org/) 配置文件，该文件向 SageMaker 提供有关如何运行模型自定义作业的详细信息。它提供基本模型名称、设置训练超参数、定义优化设置，并且包括成功微调或训练模型所需的任何其他选项。
您还可以通过 SageMaker AI Monarch 访问 Amazon Nova 配方：进入模型中心，选择 AWS，浏览 Amazon Nova 模型，即可找到其关联的配方。SageMaker AI Monarch 为每个配方都提供了示例笔记本，其中包括修改配方以及使用 SageMaker 训练作业或 SageMaker HyperPod 环境运行自定义作业的所有必要步骤。
要访问 Amazon SageMaker Studio 中的配方页面，执行角色必须具有以下权限。
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:GetObject"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::*model-customization-recipes*"
]
}
]
}
```
------
要在 SageMaker 训练作业上执行示例笔记本，请使用以下 SageMaker 分发映像版本之一：`2.7.1+`、`2.8.0+`、`3.2.1+`、`3.3.0+`。这适用于 SageMaker AI Monarch。
**Topics**
+ [获取 Amazon Nova 配方](#nova-model-get-recipes)
+ [获取 Amazon Nova Forge 配方](#nova-model-get-forge-recipes)
+ [可用的模型和算法](#nova-model-algorithm)
+ [Amazon Nova 2.0 Lite](#nova-model-recipes-reference-novalite2)
## 获取 Amazon Nova 配方
要获取基本 Amazon Nova 配方，请运行以下命令克隆[配方](https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes/tree/main/recipes_collection/recipes)存储库。
```
git clone https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes.git
```
可通过 [https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes/tree/main/recipes_collection/recipes/](https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes/tree/main/recipes_collection/recipes/) 获得基本配方。
```
cd recipes_collection/recipes/
```
Amazon Nova 自定义配方位于以下文件夹中。
****
| 食谱类型 | Folder |
| --- | --- |
| SFT（全秩和 PEFT） | [fine-tuning/nova](https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes/tree/main/recipes_collection/recipes/fine-tuning/nova) |
| 评估 | [evaluation/nova](https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes/tree/main/recipes_collection/recipes/evaluation/nova) |
| CPT | [training/nova](https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes/tree/main/recipes_collection/recipes/training) |
## 获取 Amazon Nova Forge 配方
如需访问作业专用的 Amazon Nova Forge 配方，请先完成 [Amazon Nova Forge 访问权限设置](nova-forge-access.md)，然后按照[本讲习会](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/dcac6f7a-3c61-4978-8344-7535526bf743/en-US/02-smhp-rig/03-nova-forge)完成 Forge 版 CLI 的设置。对于 SageMaker 训练作业，AWS 管理控制台和 Nova Forge SDK 将自动访问 Forge 配方。
## 可用的模型和算法
下表汇总了 Amazon Nova 模型自定义功能的可用情况，以及使用 SageMaker 的支持算法。
| 模型名称 | 模型 ID | 微调 | 备注 |
| --- |--- |--- |--- |
| Amazon Nova Lite 2.0 | amazon.nova-2-lite-v1:0:256k | 是 | SFT：接受文本和/或图像或文本和/或视频作为输入，并生成文本作为输出。单个作业不能在同一次运行中合并文本、图像和视频。 RFT：支持以文本和图像作为单轮对话的输入，并输出文本。具备更优的奖励优化能力。 CPT |
## Amazon Nova 2.0 Lite
下表列出了 Amazon Nova 2.0 Lite 配方参考的详细信息。
****
| 模型 | 类别/子类别 | 方法 | 配方名称 | 映像 URI（训练作业） | 映像 URI（SageMaker HyperPod） | 计算实例 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Nova 2.0 Lite | 训练 | 持续预训练 | nova\_lite\_2\_0\_p5x8\_gpu\_pretrain.yaml | 不适用 | 708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-fine-tune-repo:SM-HP-CPT-V2-latest | ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge |
| Nova 2.0 Lite | 参数高效微调 | 微调 | nova\_lite\_2\_0\_p5\_gpu\_lora\_sft.yaml | 708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-fine-tune-repo:SM-TJ-SFT-V2-latest | 708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-fine-tune-repo:SM-HP-SFT-V2-latest | ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge |
| Nova 2.0 Lite | 全秩微调 | 微调 | nova\_lite\_2\_0\_p5\_gpu\_sft.yaml | 708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-fine-tune-repo:SM-TJ-SFT-V2-latest | 708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-fine-tune-repo:SM-HP-SFT-V2-latest | ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge |
| Nova 2.0 Lite | 参数高效 RFT | 微调 | nova\_lite\_v2\_smtj\_p5\_p5en\_gpu\_lora\_rft.yaml | 708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-fine-tune-repo:SM-TJ-RFT-V2-latest | 708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-fine-tune-repo:SM-HP-RFT-TRAIN-V2-latest | ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge |
| Nova 2.0 Lite | 全秩 RFT | 微调 | nova\_lite\_v2\_smtj\_p5en\_gpu\_rft.yaml | 708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-fine-tune-repo:SM-TJ-RFT-V2-latest | 708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-fine-tune-repo:SM-HP-RFT-TRAIN-V2-latest | ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge |
| Nova 2.0 Lite | 自带数据 | 评估 | nova\_lite\_2\_0\_p5\_48xl\_gpu\_bring\_your\_own\_dataset\_eval.yaml | 708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-evaluation-repo:SM-TJ-Eval-V2-latest | 708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-evaluation-repo:SM-HP-Eval-V2-latest | ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge |
| Nova 2.0 Lite | 通用文本基准 | 评估 | nova\_lite\_2\_0\_p5\_48xl\_gpu\_general\_text\_benchmark\_eval.yaml | 708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-evaluation-repo:SM-TJ-Eval-V2-latest | 708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-evaluation-repo:SM-HP-Eval-V2-latest | ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge |
| Nova 2.0 Lite | RFT 评测 | 评估 | nova\_lite\_2\_0\_p5\_48xl\_gpu\_rft\_eval.yaml | 708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-evaluation-repo:SM-TJ-Eval-V2-latest | 708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-evaluation-repo:SM-HP-Eval-V2-latest | ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge |
| Nova 2.0 Lite | LLM Rubric Judge | 评估 | nova\_lite\_2\_0\_p5\_48xl\_gpu\_rubric\_llm\_judge\_eval.yaml | 708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-evaluation-repo:SM-TJ-Eval-V2-latest | 708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-evaluation-repo:SM-HP-Eval-V2-latest | ml.p5.48xlarge, ml.p5en.48xlarge |