Passen Sie Ihr Modell an, um seine Leistung für Ihren Anwendungsfall zu verbessern - Amazon Bedrock

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Passen Sie Ihr Modell an, um seine Leistung für Ihren Anwendungsfall zu verbessern

Bei der Modellanpassung werden einem Modell Trainingsdaten zur Verfügung gestellt, um dessen Leistung für bestimmte Anwendungsfälle zu verbessern. Sie können Amazon Bedrock Foundation-Modelle anpassen, um ihre Leistung zu verbessern und ein besseres Kundenerlebnis zu schaffen. Amazon Bedrock bietet derzeit die folgenden Anpassungsmethoden.

  • Fortsetzung der Vorschulung

    Stellen Sie unbeschriftete Daten bereit, um ein Basismodell vorab zu trainieren, indem Sie es mit bestimmten Arten von Eingaben vertraut machen. Sie können Daten zu bestimmten Themen bereitstellen, um ein Modell für diese Bereiche verfügbar zu machen. Im Rahmen des fortlaufenden Vortrainingsprozesses werden die Modellparameter an die Eingabedaten angepasst und das Fachwissen erweitert.

    Sie können beispielsweise ein Modell mit privaten Daten wie Geschäftsdokumenten trainieren, die nicht öffentlich verfügbar sind, um umfangreiche Sprachmodelle zu trainieren. Darüber hinaus können Sie das Modell weiter verbessern, indem Sie das Modell mit mehr unbeschrifteten Daten erneut trainieren, sobald diese verfügbar sind.

  • Feinabstimmung

    Stellen Sie beschriftete Daten bereit, um ein Modell zu trainieren, um die Leistung bei bestimmten Aufgaben zu verbessern. Durch die Bereitstellung eines Trainingsdatensatzes mit beschrifteten Beispielen lernt das Modell, herauszufinden, welche Arten von Ergebnissen für bestimmte Arten von Eingaben generiert werden sollten. Die Modellparameter werden dabei angepasst und die Leistung des Modells für die im Trainingsdatensatz dargestellten Aufgaben verbessert.

Informationen zu Kontingenten für Modellanpassungen finden Sie unter Amazon Bedrock Endpoints and Quotas in der. Allgemeine AWS-Referenz

Anmerkung

Die Kosten für das Modelltraining basieren auf der Anzahl der vom Modell verarbeiteten Token (Anzahl der Token im Trainingsdatenkorpus × Anzahl der Epochen) und auf der Grundlage des Modellspeichers, der pro Monat und Modell berechnet wird. Weitere Informationen finden Sie unter Amazon Bedrock — Preise.

Bei der Modellanpassung führen Sie die folgenden Schritte aus.

  1. Erstellen Sie einen Schulungs- und gegebenenfalls einen Validierungsdatensatz für Ihre Anpassungsaufgabe.

  2. Wenn Sie eine neue benutzerdefinierte IAM Rolle verwenden möchten, richten Sie IAM Berechtigungen für den Zugriff auf die S3-Buckets für Ihre Daten ein. Sie können auch eine bestehende Rolle verwenden oder die Konsole automatisch eine Rolle mit den entsprechenden Berechtigungen erstellen lassen.

  3. (Optional) Konfigurieren Sie KMSSchlüssel und/oder VPCfür zusätzliche Sicherheit.

  4. Erstellen Sie einen Job zur Feinabstimmung oder Fortsetzung vor dem Training und steuern Sie den Trainingsprozess, indem Sie die Hyperparameterwerte anpassen.

  5. Analysieren Sie die Ergebnisse, indem Sie sich die Trainings- oder Validierungsmetriken ansehen oder die Modellbewertung verwenden.

  6. Erwerben Sie Provisioned Throughput für Ihr neu erstelltes benutzerdefiniertes Modell.

  7. Verwenden Sie Ihr benutzerdefiniertes Modell wie ein Basismodell für Amazon Bedrock-Aufgaben wie Modellinferenz.