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モデルカスタマイズジョブの結果を分析する
モデルカスタマイズジョブが完了したら、ジョブの送信時に指定した出力 S3 フォルダ内のファイルを参照するか、モデルの詳細を表示することで、トレーニングプロセスの結果を分析できます。Amazon Bedrock は、カスタマイズしたモデルを、アカウントの範囲内にある AWSマネージドストレージに保存します。
モデル評価ジョブを実行してモデルを評価することもできます。詳細については、「Amazon Bedrock 評価を使用して最もパフォーマンスの高いモデルを選択する」を参照してください。
モデルカスタマイズジョブの S3 出力には、S3 フォルダに次の出力ファイルが含まれます。検証アーティファクトは、検証データセットを含めた場合にのみ表示されます。
- model-customization-job-training-job-id/ - training_artifacts/ - step_wise_training_metrics.csv - validation_artifacts/ - post_fine_tuning_validation/ - validation_metrics.csv
step_wise_training_metrics.csv および validation_metrics.csv ファイルを使用すると、モデルカスタマイズジョブを分析できるだけでなく、必要に応じてモデルを調整することもできます。
step_wise_training_metrics.csv ファイル内の列は次のとおりです。
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step_number – トレーニングプロセスのステップ。0 から開始します。
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epoch_number – トレーニングプロセスのエポック。
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training_loss – モデルがトレーニングデータにどの程度適合しているかを示します。値が小さいほど、適合が良好であることを示します。
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perplexity – モデルがトークンのシーケンスをどの程度予測できるかを示します。値が小さいほど、予測能力が向上することを示します。
ファイル内の列validation_metrics.csvはトレーニングファイルと同じですが、 の代わりに validation_loss (モデルが検証データにどの程度適合するか) が表示されますtraining_loss。
出力ファイルを見つけるには、https://console.aws.amazon.com/s3
