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Amazon Nova-Anpassung für SageMaker Ausbildungsjobs
SageMaker Training Jobs ist eine Umgebung, in der Sie Modelle für maschinelles Lernen in großem Maßstab trainieren können. Sie stellt Rechenressourcen automatisch bereit und skaliert sie, lädt Trainingsdaten aus Quellen wie Amazon S3, führt Ihren Trainingscode aus und speichert die resultierenden Modellartefakte.
Der Zweck des Trainings besteht darin, das Amazon-Nova-Basismodell anhand Ihrer geschützten Daten anzupassen. Der Trainingsprozess umfasst in der Regel Schritte zur Vorbereitung Ihrer Daten, zur Auswahl eines Rezepts, zur Änderung der Konfigurationsparameter in YAML-Dateien und zum Einreichen eines Trainingsauftrags. Der Trainingsprozess gibt den Checkpoint für das trainierte Modell in einem serviceverwalteten Amazon-S3-Bucket aus. Sie können den Speicherort dieses Checkpoints für Bewertungsjobs verwenden. Die Nova-Anpassung bei SageMaker KI-Trainingsjobs speichert Modellartefakte in einem vom Service verwalteten Amazon S3-Bucket. Artefakte im vom Service verwalteten Bucket werden mit SageMaker AI-managed KMS-Schlüsseln verschlüsselt. Service-managed Amazon S3-Buckets unterstützen derzeit keine Datenverschlüsselung mit vom Kunden verwalteten KMS-Schlüsseln.
Bewährte Methoden finden Sie unter Bewährte Methoden.
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