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# Fine-tune Modèles Amazon Nova avec réglage fin des renforts
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Avant de peaufiner, assurez-vous de disposer des prérequis, car Amazon Bedrock a besoin d'autorisations spécifiques pour créer et gérer le processus de réglage. Pour obtenir des informations complètes sur la sécurité et les autorisations, consultez[Accès et sécurité pour les modèles Amazon Nova](rft-access-security.md).

Exécutez le réglage fin du renforcement pour les modèles Amazon Nova en 5 étapes :

1. **Fournir un ensemble de données d'entraînement ** : téléchargez les instructions dans le format requis (par exemple, JSONL) en tant que jeu de données d'entraînement permettant d'affiner le renforcement. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Préparer les données pour les modèles Amazon Nova](rft-prepare-data.md).

1. **Configurer la fonction de récompense (évaluateur) ** : définissez un évaluateur pour évaluer les réponses du modèle en fonction de leur exactitude, de leur structure, de leur ton ou d'autres objectifs. La fonction de récompense peut être exécutée à l'aide de Lambda pour calculer les scores objectifs. Vous pouvez également choisir un modèle en tant que juge (via la console) et noter les réponses en fonction des critères et des principes que vous configurez (la console les convertit automatiquement en fonctions Lambda). Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Configuration des fonctions de récompense pour les modèles Amazon Nova](reward-functions.md).

1. **Soumettre la tâche de réglage des armatures ** : lancez la tâche de réglage des armatures en spécifiant le modèle de base, l'ensemble de données, la fonction de récompense et d'autres paramètres facultatifs tels que les hyperparamètres. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Créez et gérez des tâches de réglage précis pour les modèles Amazon Nova](rft-submit-job.md).

1. **Surveillez la formation ** : suivez l'état des tâches, les indicateurs de récompense et les progrès de la formation jusqu'à la fin. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Surveillez votre travail de formation RFT](rft-submit-job.md#rft-monitor-job).

1. ** Fine-Tuned Modèle d'utilisation ** : une fois la tâche terminée, déployez le modèle RFT obtenu en un clic pour une inférence à la demande. Vous pouvez également utiliser le débit provisionné pour les charges de travail critiques qui nécessitent des performances constantes. Consultez [Configuration de l’inférence pour un modèle personnalisé](model-customization-use.md). Utilisez ** Test in Playground ** pour évaluer et comparer les réponses avec le modèle de base.

**Important**  
Vous pouvez fournir un maximum de 20 000 instructions à Amazon Bedrock pour le renforcement et la mise au point du modèle.

## Modèles Nova pris en charge
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Le tableau suivant répertorie les modèles Amazon Nova que vous pouvez personnaliser en ajustant les armatures :

**Note**  
Pour plus d'informations sur les autres modèles pris en charge, y compris les modèles à poids ouvert, consultez[Fine-tune modèles à poids ouvert utilisant IA ouverte-API compatibles](fine-tuning-openai-apis.md).


**Modèles pris en charge pour le réglage fin des renforts**  

| Fournisseur | Modèle | ID du modèle | Single-region support de modèle | 
| --- | --- | --- | --- | 
| Amazon | Nova 2 Lite | amazon.nova-2-lite-v 1:0:256 k | us-east-1 |