Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
Evaluación automática del modelo
Puedes crear una evaluación automática del modelo en Studio o usar la fmeval biblioteca dentro de tu propio código. Studio usa un asistente para crear el trabajo de evaluación del modelo. La fmeval biblioteca proporciona herramientas para personalizar aún más el flujo de trabajo.
Ambos tipos de trabajos de evaluación automática de modelos admiten el uso de JumpStart modelos disponibles públicamente y JumpStart modelos que se hayan implementado anteriormente en un punto final. Si utiliza uno JumpStart que no se haya implementado anteriormente, se SageMaker encargará de crear el recurso necesario y de cerrarlo una vez que finalice el trabajo de evaluación del modelo.
Para utilizar texto basado en LLMs otro AWS servicio o en un modelo alojado fuera de AWSél, debe utilizar la fmeval biblioteca.
Una vez finalizados los trabajos, los resultados se guardan en el bucket de Amazon S3 especificado cuando se creó el trabajo. Para obtener información sobre cómo interpretar los resultados, consulteComprenda los resultados de su trabajo de evaluación de modelos.
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