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Personalizzazione dei modelli Amazon Nova sull'intelligenza artificiale SageMaker

Puoi personalizzare i modelli Amazon Nova, inclusi i modelli Amazon Nova 2.0 migliorati, tramite ricette e addestrarli SageMaker. Queste ricette supportano tecniche come il supervised fine-tuning (SFT) e il Reinforcement Fine-Tuning (RFT), con opzioni di adattamento completo e di adattamento a basso livello (LoRa).

Il flusso di lavoro di end-to-end personalizzazione prevede fasi come l'addestramento del modello, la valutazione del modello e l'implementazione per l'inferenza. Questo approccio di personalizzazione dei modelli SageMaker offre maggiore flessibilità e controllo per ottimizzare i modelli Amazon Nova supportati, ottimizzare gli iperparametri con precisione e implementare tecniche come LoRa parameter-efficient fine-tuning (PEFT), full rank SFT, RFT e Continued Pre-Training (CPT).

Approcci di personalizzazione

SageMaker offre due approcci per personalizzare i modelli Amazon Nova:

Esperienza basata sull'interfaccia utente: consente di personalizzare i modelli Amazon Nova tramite un'interfaccia semplice e guidata. Questo approccio fornisce un end-to-end flusso di lavoro che include formazione, valutazione e distribuzione senza scrivere codice. L'esperienza basata sull'interfaccia utente è ideale per la sperimentazione e proof-of-concept lo sviluppo rapidi e per gli utenti che preferiscono un flusso di lavoro visivo.

Esperienza basata sul codice: usa SageMaker Python SDK, Nova SDK e le ricette di formazione per personalizzare i modelli a livello di codice. Questo approccio offre una maggiore flessibilità e consente di configurare iperparametri avanzati, integrarsi con le pipeline e automatizzare i flussi di lavoro di formazione. CI/CD L'esperienza basata sul codice è consigliata per carichi di lavoro di produzione, requisiti di personalizzazione complessi e team con pratiche consolidate. MLOps

Piattaforme di personalizzazione

AWS offre tre piattaforme per personalizzare i modelli Amazon Nova, ognuna progettata per casi d'uso e requisiti diversi:

Amazon Bedrock: offre il percorso più semplice e veloce per la personalizzazione del modello con una configurazione minima. Bedrock gestisce automaticamente tutta la gestione dell'infrastruttura, consentendoti di concentrarti sui dati e sul caso d'uso. Questa piattaforma è ideale quando hai bisogno della massima rapidità time-to-value e preferisci un'esperienza completamente gestita.

SageMaker lavori di formazione: fornisce un ambiente completamente gestito per la personalizzazione dei modelli Amazon Nova in cui non è necessario creare o mantenere alcun cluster. Il servizio gestisce automaticamente tutto il provisioning, la scalabilità e la gestione delle risorse dell'infrastruttura, consentendoti di concentrarti sulla configurazione dei parametri di formazione e sull'invio del lavoro. Questa piattaforma offre un equilibrio tra facilità d'uso e flessibilità e supporta tecniche come Parameter Efficient Fine-tuning (PEFT), Full rank fine tuning e Reinforcement Fine-Tuning (RFT).

SageMaker HyperPod— Offre un ambiente specializzato per la formazione distribuita su larga scala, richiedendo la creazione e la gestione di cluster EKS con gruppi di istanze ristretti (). RIGs Questa piattaforma offre la massima flessibilità nella configurazione del tuo ambiente di formazione con istanze GPU specializzate e storage Amazon FSx for Lustre integrato, rendendola particolarmente adatta per scenari di formazione distribuita avanzati, sviluppo continuo di modelli e carichi di lavoro di personalizzazione su scala aziendale.