準備資料以微調模型

下列各節說明每個模型支援的不同微調功能，依其輸入和輸出模式進行組織。如需微調 Amazon Nova 模型的資訊，請參閱微調 Amazon Nova 模型。

文字轉文字模型

文字轉文字模型可以針對各種文字型任務進行微調，包括對話式和非對話式應用程式。如需有關為微調文字轉文字模型準備資料的資訊，請參閱 準備用於微調文字轉文字模型的資料。

下列非對話式模型已針對摘要、翻譯和問題回答等任務進行最佳化：

下列對話式模型專為單回合和多回合互動而設計。如果模型使用 Converse API，您的微調資料集必須遵循 Converse API 訊息格式，並包含系統、使用者和助理訊息。如需範例，請參閱 準備用於微調文字轉文字模型的資料。如需 Converse API 操作的詳細資訊，請參閱 與 Converse API 操作進行對話。

文字影像轉文字和文字轉影像模型

下列模型支援微調影像產生和文字影像處理。這些模型會根據文字輸入處理或產生影像，或根據文字和影像輸入產生文字。如需準備資料以微調文字影像轉文字和文字轉影像模型的相關資訊，請參閱 準備用於微調影像和文字處理模型的資料。

影像轉嵌入

下列模型支援對分類和擷取等任務進行微調。這些模型會從影像輸入產生數值表示 (嵌入)。如需有關準備資料以微調影像轉嵌入模型的資訊，請參閱 準備用於微調影像產生和嵌入模型的資料。

以下各節列出模型的訓練和驗證資料集需求。如需 Amazon Nova 模型資料集限制條件的相關資訊，請參閱微調 Amazon Nova 模型。

對於微調文字轉文字模型，每個 JSON 物件都是包含結構化欄位的範例，旨在引導模型根據提供的文字提示產生所需的文字輸出。資料格式會依使用案例而有所不同，大致可分類為非對話式和對話式使用案例。

對於微調影像文字轉文字模型，每個 JSON 物件都是一個範例，其中包含以 messages 陣列為結構的對話，由代表使用者輸入和助理回應的交替 JSON 物件所組成。使用者輸入可以同時包含文字和影像，而助理回應一律為文字。此結構支援單回合和多回合對話流程，讓模型能夠有效地處理各種任務。Meta Llama-3.2 11B Vision Instruct 和 Meta Llama-3.2 90B Vision Instruct 支援的影像格式包括：gif、jpeg、png 和 webp。

若要允許 Amazon Bedrock 存取影像檔案，請在主控台中，將類似於 存取 S3 中訓練和驗證檔案以及寫入輸出檔案的許可 中的 IAM 政策新增到您設定的 Amazon Bedrock 模型自訂服務角色或自動為您設定的角色。您在訓練資料集中提供的 Amazon S3 路徑必須位於您在政策中指定的資料夾中。

單回合對話

單回合對話的每個 JSON 物件都包含使用者訊息和助理訊息。使用者訊息包含設為使用者的角色欄位，以及包含陣列的內容欄位，其中包含描述輸入模式 type 的欄位 (文字或影像)。對於文字輸入，content 欄位包含具有使用者問題或提示 text 的欄位。對於影像輸入，content 欄位會指定影像 format (例如 jpeg、png) 及其 source，其中的 uri 指向影像的 Amazon S3 位置。uri 代表存放在 Amazon S3 儲存貯體中影像的唯一路徑，通常格式為 s3://<bucket-name>/<path-to-file>。助理訊息包含以下欄位：設為助理的 role 欄位；content 欄位，其中包含 type 欄位設為文字的陣列；以及內含助理所產生回應的 text 欄位。

範例格式

{
    "schemaVersion": "bedrock-conversation-2024",
    "system": [{
        "text": "You are a smart assistant that answers questions respectfully"
    }],
    "messages": [{
            "role": "user",
            "content": [{
                    "text": "What does the text in this image say?"
                },
                {
                    "image": {
                        "format": "png",
                        "source": {
                            "s3Location": {
                                "uri": "s3://your-bucket/your-path/your-image.png",
                                "bucketOwner": "your-aws-account-id"
                            }
                        }
                    }
                }
            ]
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": [{
                "text": "The text in the attached image says 'LOL'."
            }]
        }
    ]
}

多回合對話

多回合對話的每個 JSON 物件都包含一系列具有交替角色的訊息，其中使用者訊息和助理訊息的結構一致，以允許有一致的交換。使用者訊息包含設為使用者的 role 欄位集，以及描述輸入模式的 content 欄位。對於文字輸入，content 欄位包含一個具有使用者問題或後續追蹤的 text 欄位，而對於影像輸入，它指定影像 format 及其 source，其中的 uri 指向影像的 Amazon S3 位置。uri 做為唯一識別碼，採用 s3://<bucket-name>/<path-to-file> 格式，並允許模型從指定的 Amazon S3 儲存貯體存取影像。助理訊息包含以下欄位：設為助理的 role 欄位；content 欄位，其中包含 type 欄位設為文字的陣列；以及內含助理所產生回應的 text 欄位。對話可以跨越多個交換，讓助理能夠維護內容並在整個過程中傳遞一致的回應。

範例格式

{
    "schemaVersion": "bedrock-conversation-2024",
    "system": [{
        "text": "You are a smart assistant that answers questions respectfully"
    }],
    "messages": [{
            "role": "user",
            "content": [{
                    "text": "What does the text in this image say?"
                },
                {
                    "image": {
                        "format": "png",
                        "source": {
                            "s3Location": {
                                "uri": "s3://your-bucket/your-path/your-image.png",
                                "bucketOwner": "your-aws-account-id"
                            }
                        }
                    }
                }
            ]
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": [{
                "text": "The text in the attached image says 'LOL'."
            }]
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [{
                    "text": "What does the text in this image say?"
                }
            ]
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": [{
                "text": "The text in the attached image says 'LOL'."
            }]
        }
        
    ]
}
    

對於文字轉影像或影像轉嵌入模型，準備訓練資料集。不支援驗證資料集。每個 JSON 物件都是一個範例，範例中包含 image-ref、影像的 Amazon S3 URI，以及可能是影像提示的 caption。

影像必須是 JPEG 或 PNG 格式。

{"image-ref": "s3://bucket/path/to/image001.png", "caption": "<prompt text>"}
{"image-ref": "s3://bucket/path/to/image002.png", "caption": "<prompt text>"}{"image-ref": "s3://bucket/path/to/image003.png", "caption": "<prompt text>"}    

以下是範例項目：

{"image-ref": "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-pets/cat.png", "caption": "an orange cat with white spots"}

若要允許 Amazon Bedrock 存取影像檔案，請在主控台中，將類似於 存取 S3 中訓練和驗證檔案以及寫入輸出檔案的許可 中的 IAM 政策新增到您設定的 Amazon Bedrock 模型自訂服務角色或自動為您設定的角色。您在訓練資料集中提供的 Amazon S3 路徑必須位於您在政策中指定的資料夾中。