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モデルカスタム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専用の 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も、モデルを評価できます。詳細については、「Amazon Bedrock リソースのパフォーマンスを評価する」を参照してください。
モデルカスタムジョブの S3 出力により、次の出力ファイルが S3 フォルダーに格納されます。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 – トレーニングデータにどの程度モデルが適合しているかを示します。値が小さいほど、より良く適合していることを示します。
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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、予測能力が高いことを示します。
validation_metrics.csv ファイル内の列はトレーニングファイルと同じですが、training_loss 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。
出力ファイルを見つけるには、https://console.aws.amazon.com/s3
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Amazon Bedrock アクセス許可を持つ IAM ロール AWS Management Console を使用して にサインインし、https://console.aws.amazon.com/bedrock/
で Amazon Bedrock コンソールを開きます。 -
左側のナビゲーションペインの [基盤モデル] で [カスタムモデル] を選択します。
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[モデル] タブで、詳細を表示するモデルを選択します。[ジョブ名] は、[モデルの詳細] セクションにあります。
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出力 S3 ファイルを表示するには、[出力データ] セクションで [S3 の場所] を選択します。
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モデルのジョブ名と同じ名前のフォルダにあるトレーニングメトリクスファイルと検証メトリクスファイルを検索します。
