# 基于 SageMaker 训练作业自定义 Amazon Nova
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SageMaker 训练作业是支持您大规模训练机器学习模型的环境。它可以自动预调配和扩展计算资源，从 Amazon S3 等来源加载训练数据，执行您的训练代码，并存储生成的模型构件。

训练目标是使用您的专有数据自定义基本 Amazon Nova 模型。训练过程通常涉及准备数据、选择[配方](nova-model-recipes.md)、修改 YAML 文件中的配置参数以及提交训练作业等步骤。训练过程将在服务托管的 Amazon S3 存储桶中输出经过训练的模型检查点。您可以将此检查点位置用于评估作业。基于 SageMaker AI 训练作业的 Nova 自定义，将模型构件存储在服务托管的 Amazon S3 存储桶中。服务托管存储桶中的构件使用 SageMaker AI 托管的 KMS 密钥进行加密。服务托管的 Amazon S3 存储桶目前不支持使用客户托管的 KMS 密钥进行数据加密。

有关最佳实践，请参阅[最佳实践](nova-forge-sft.md#best-practices)。

**Topics**
+ [Nova Forge SDK](nova-forge-sdk.md)
+ [微调 Nova 1.0](nova-fine-tune-1.md)
+ [Amazon Nova 蒸馏](nova-distillation.md)
+ [直接偏好优化（DPO）](nova-dpo-smtj.md)
+ [监控迭代进度](nova-model-monitor.md)
+ [评估经过 SageMaker AI 训练的模型](nova-model-evaluation.md)