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# Valutazione di un modello addestrato
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Una ricetta di valutazione è un file di configurazione YAML che definisce la modalità di esecuzione di un processo di valutazione dei modelli Amazon Nova. Con questa ricetta è possibile valutare le prestazioni di un modello di base o addestrato rispetto a benchmark comuni o a set di dati personalizzati. Le metriche possono essere archiviate in Amazon TensorBoard S3 o. La valutazione fornisce metriche quantitative che permettono di valutare le prestazioni di un modello in varie attività per determinare se sono necessarie ulteriori personalizzazioni.

La valutazione dei modelli è un processo offline, in cui i modelli vengono testati rispetto a benchmark fissi con risposte predefinite. Non vengono valutati in tempo reale o in base alle interazioni attive degli utenti. Per le valutazioni in tempo reale, puoi valutare il modello dopo averlo distribuito su Amazon Bedrock richiamando il runtime di Amazon Bedrock. APIs

**Importante**  
Il contenitore di valutazione supporta solo i checkpoint prodotti dalla stessa piattaforma di formazione. I checkpoint creati con SageMaker HyperPod possono essere valutati solo utilizzando il flusso di lavoro di SageMaker HyperPod valutazione e i checkpoint creati con i lavori di SageMaker formazione possono essere valutati solo utilizzando il flusso di lavoro di valutazione dei SageMaker lavori di formazione. Il tentativo di valutare un checkpoint da una piattaforma diversa avrà esito negativo.

**Topics**
+ [Attività di benchmarking disponibili](customize-fine-tune-evaluate-available-tasks.md)
+ [Informazioni sui parametri delle ricette](customize-fine-tune-evaluate-understand-modify.md)
+ [Esempi di ricette di valutazione](customize-fine-tune-evaluate-recipe-examples.md)
+ [Avvio di un processo di valutazione](customize-fine-tune-evaluate-start-job.md)
+ [Accesso e analisi dei risultati di valutazione](customize-fine-tune-evaluate-access-results.md)
+ [Valutazione RFT](nova-hp-evaluate-rft.md)