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Personalizzazione dei modelli Amazon Nova su Amazon SageMaker AI
Puoi personalizzare i modelli Amazon Nova, inclusi i modelli Nova 2.0 migliorati, tramite ricette e addestrarli sull' SageMaker intelligenza artificiale. Queste ricette supportano tecniche come Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference Optimization (DPO) e Reinforcement Fine-Tuning (RFT), con opzioni di adattamento completo e di adattamento a basso livello (LoRa).
Il flusso di lavoro di end-to-end personalizzazione prevede fasi come l'addestramento del modello, la valutazione del modello e l'implementazione per l'inferenza. Questo approccio di personalizzazione dei modelli sull' SageMaker intelligenza artificiale offre maggiore flessibilità e controllo per ottimizzare i modelli Amazon Nova supportati, ottimizzare gli iperparametri con precisione e implementare tecniche come LoRa parameter-efficient fine-tuning (PEFT), SFT completo, DPO, RFT, Continued Pre-Training (CPT), Proximal Policy Optimization (PPO), ecc.
SageMaker L'intelligenza artificiale offre due ambienti per personalizzare i modelli Amazon Nova.
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Amazon SageMaker Training Jobs offre un ambiente completamente gestito per personalizzare i modelli Nova in cui non è necessario creare o mantenere alcun cluster. Il servizio gestisce automaticamente il provisioning, il dimensionamento e la gestione delle risorse dell’infrastruttura, permettendo di concentrarsi esclusivamente sulla configurazione dei parametri di addestramento e sull’invio dei job. Puoi personalizzare i modelli Nova durante i lavori di SageMaker formazione con tecniche come Parameter Efficient Fine-tuning (PEFT), Full rank fine tuning, Direct Preference Optimization (DPO) e Reinforcement Fine-Tuning (RFT). Per ulteriori informazioni, consulta Personalizzazione di Amazon Nova sui lavori SageMaker di formazione.
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Amazon SageMaker HyperPod offre un ambiente specializzato per addestrare i modelli Nova richiedendo la creazione e la gestione di cluster SageMaker HyperPod EKS con gruppi di istanze limitati (RIGs). Questo ambiente offre flessibilità nella configurazione del tuo ambiente di formazione con istanze GPU specializzate e storage Amazon FSx for Lustre integrato, rendendolo particolarmente adatto per scenari di formazione distribuita avanzati e sviluppo continuo di modelli. Per ulteriori informazioni, consulta Personalizzazione di Amazon Nova su Amazon SageMaker HyperPod.
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