# Requisitos previos generales
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El proceso de personalización incluye varias etapas clave, entre las que se incluyen el entrenamiento, la evaluación y la implementación del modelo para inferencia, cada una de las cuales requiere recursos y configuraciones específicos. Antes de empezar a personalizar el modelo de Amazon Nova en SageMaker, asegúrese de cumplir los siguientes requisitos previos generales:
+ Una Cuenta de AWS. Si aún no tiene una Cuenta de AWS, siga [estas instrucciones](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/gs-set-up.html#sign-up-for-aws) para registrarse.
+ [Instalación del AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com//cli/latest/userguide/getting-started-install.html) y [configuración](https://docs.aws.amazon.com//cli/latest/userguide/getting-started-quickstart.html).
+ Acceso a las [fórmulas básicas de personalización del modelo de Amazon Nova](https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes/tree/main/recipes_collection/recipes/).
+ Familiaridad con los archivos de configuración de [YAML](https://yaml.org/).
+ Familiaridad con el funcionamiento de un cuaderno en su entorno.
+ Familiaridad con la creación de recursos de AWS, como los [buckets de Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com//AmazonS3/latest/userguide/create-bucket-overview.html) y los [roles de IAM, con los permisos adecuados](https://docs.aws.amazon.com//IAM/latest/UserGuide/id_roles_create.html).
+ Familiaridad con la forma de [entrenar un modelo con SageMaker](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/how-it-works-training.html).
+ Familiaridad con el uso de [Amazon SageMaker HyperPod con la orquestación de EKS](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-eks.html).
+ Familiaridad con la [CLI de SageMaker HyperPod](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-eks-run-jobs-access-nodes.html).
+ Familiaridad con los [modelos fundacionales de Amazon Nova](https://docs.aws.amazon.com//nova/latest/userguide/customization.html).
+ Familiaridad con los [modelos y algoritmos de Amazon Nova disponibles para personalización](nova-model-recipes.md#nova-model-algorithm).
+ Familiaridad con la [inferencia de Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/=/bedrock/latest/userguide/inference-how.html).