迭代训练

通过按顺序链接多种训练技术，迭代训练可以为 Amazon Nova 模型开发复杂的训练管道。这种方法允许您分层不同的自定义方法，以实现精确定制的模型。

该过程首先使用一种标准技术（例如 SFT、PEFT 或 DPO）训练 Amazon Nova 模型。完成后，您将在指定的 S3 输出位置找到一个manifest.json文件。此文件包含一个checkpoint_s3_bucket值，用于指示训练后的模型的存储位置。

然后，您可以在后续训练运行中使用此检查点位置作为model_name_or_path参数，从而有效地在之前的自定义工作基础上再接再厉。这创建了一系列渐进式改进，每个训练阶段都会根据您的特定要求进一步完善模型。

有关 Amazon Nova 中迭代训练的更多信息，请参阅 Amazon N ova 用户指南中的迭代训练部分。