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# Invio del lavoro di personalizzazione del modello AI
È possibile accedere alla funzionalità di personalizzazione del modello SageMaker AI dalla pagina Modelli di Amazon SageMaker Studio nel pannello a sinistra. Puoi anche trovare la pagina Assets in cui puoi creare e gestire i set di dati e gli valutatori per la personalizzazione del modello.
Per iniziare l'invio di un lavoro di personalizzazione del modello, selezionate l'opzione Modelli per accedere alla scheda Jumpstart Base Models:
Puoi fare clic direttamente su Personalizza modello nella scheda del modello oppure puoi cercare qualsiasi modello da Meta che sia quello che ti interessa personalizzare.
Facendo clic sulla scheda del modello, è possibile accedere alla pagina dei dettagli del modello e avviare il processo di personalizzazione facendo clic su Personalizza modello e quindi selezionando Personalizza con interfaccia utente per avviare la configurazione del lavoro RLVR.
È quindi possibile inserire il nome del modello personalizzato, selezionare la tecnica di personalizzazione del modello da utilizzare e configurare gli iperparametri del lavoro:
## Invio del lavoro di personalizzazione del modello AI tramite SDK
Puoi anche utilizzare SageMaker AI Python SDK per inviare un lavoro di personalizzazione del modello:
```
# 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
)
```
## Monitoraggio del processo di personalizzazione
Subito dopo aver inviato il lavoro, verrai reindirizzato alla pagina del tuo lavoro di formazione sulla personalizzazione del modello.
Una volta completato il lavoro, puoi accedere alla pagina dei dettagli del modello personalizzato facendo clic sul ** pulsante Vai al modello ** personalizzato nell'angolo in alto a destra.
Nella pagina dei dettagli del modello personalizzato puoi lavorare ulteriormente con il tuo modello personalizzato nei seguenti modi:
1. Verifica delle informazioni sulle prestazioni, sulla posizione degli artefatti generati, sugli iperparametri di configurazione dell'allenamento e sui registri di addestramento.
1. Avvia un processo di valutazione con un set di dati diverso (personalizzazione continua).
1. Distribuisci il modello utilizzando gli endpoint SageMaker AI Inference o Amazon Bedrock Custom Model Import.
