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AI 模型自訂任務提交 - Amazon SageMaker AI
使用 SDK 提交 AI 模型自訂任務監控您的自訂任務

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

AI 模型自訂任務提交

您可以從左側面板的 Amazon SageMaker Studio 模型頁面存取 SageMaker AI 模型自訂功能。 Amazon SageMaker 您也可以找到資產頁面，您可以在其中建立和管理模型自訂資料集和評估器。

包含模型自訂存取權的映像。

若要開始提交模型自訂任務，請選取模型選項以存取 Jumpstart 基礎模型索引標籤：

包含如何選擇基礎模型的影像。

您可以直接按一下模型卡中的自訂模型，也可以從您有興趣自訂的中繼搜尋任何模型。

包含模型卡的影像，以及如何選擇要自訂的模型。

按一下模型卡時，您可以存取模型詳細資訊頁面，然後按一下自訂模型，然後選取使用 UI 自訂以啟動設定 RLVR 任務，以啟動自訂任務。

包含如何啟動自訂任務的影像。

然後，您可以輸入您的自訂模型名稱，選取要使用並設定任務超參數的模型自訂技術：

包含模型自訂技術選擇的影像。
包含模型自訂技術選擇的影像。

使用 SDK 提交 AI 模型自訂任務

您也可以使用 SageMaker AI Python SDK 提交模型自訂任務：

# Submit a DPO model customization job

from sagemaker.modules.train.dpo_trainer import DPOTrainer
from sagemaker.modules.train.common import TrainingType

trainer = DPOTrainer(
    model=BASE_MODEL,
    training_type=TrainingType.LORA,
    model_package_group_name=MODEL_PACKAGE_GROUP_NAME,
    training_dataset=TRAINING_DATASET,
    s3_output_path=S3_OUTPUT_PATH,
    sagemaker_session=sagemaker_session,
    role=ROLE_ARN
)

監控您的自訂任務

提交任務後，系統會立即將您重新導向至模型自訂訓練任務頁面。

包含模型自訂技術選擇的影像。

任務完成後，您可以按一下右上角的前往自訂模型按鈕，前往自訂模型詳細資訊頁面。

包含模型自訂技術選擇的影像。

在自訂模型詳細資訊頁面中，您可以透過下列方式進一步使用自訂模型：

  1. 檢查有關效能、產生的成品位置、訓練組態超參數和訓練日誌的資訊。

  2. 使用不同的資料集啟動評估任務 （持續自訂）。

  3. 使用 SageMaker AI 推論端點或 Amazon Bedrock 自訂模型匯入來部署模型。

    包含模型自訂技術選擇的影像。