モデルカスタマイズジョブを送信する - Amazon Bedrock

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モデルカスタマイズジョブを送信する

Amazon Bedrock コンソールまたは で微調整または継続的な事前トレーニングを使用して、カスタムモデルを作成できますAPI。カスタマイズジョブには数時間かかる場合があります。ジョブの所要時間は、トレーニングデータのサイズ (レコード、入力トークン、出力トークンの数)、エポック数、バッチサイズによって異なります。選択した方法に対応するタブを選択し、ステップに従います。

Console

コンソールでモデルカスタマイズジョブを送信するには、次の手順を実行します。

  1. IAM Amazon Bedrock アクセス許可 を持つロール AWS Management Console を使用して にサインインし、 で Amazon Bedrock コンソールを開きますhttps://console.aws.amazon.com/bedrock/。

  2. 左側のナビゲーションペインで、Foundation モデル のカスタムモデルを選択します。

  3. Models タブで、トレーニングするモデルのタイプに応じて、モデルのカスタマイズを選択し、微調整ジョブを作成する または継続的な事前トレーニングジョブを作成する を選択します。

  4. モデルの詳細セクションで、以下を実行します。

    1. 独自のデータでカスタマイズするモデルを選択し、結果のモデルに名前を付けます。

    2. （オプション) デフォルトでは、Amazon Bedrock は によって所有および管理されているキーを使用してモデルを暗号化します AWS。カスタムKMSキー を使用するには、モデル暗号化 を選択し、キーを選択します。

    3. （オプション) タグをカスタムモデルに関連付けるには、タグセクションを展開し、新しいタグの追加 を選択します。

  5. ジョブ設定セクションで、ジョブの名前を入力し、オプションでジョブに関連付けるタグを追加します。

  6. （オプション) 仮想プライベートクラウド (VPC) を使用してトレーニングデータとカスタマイズジョブを保護するには、 VPC設定セクションでAmazon S3の場所、そのサブネット、セキュリティグループの入力データと出力データVPCを含む を選択します。

    注記

    VPC 設定を含めると、コンソールはジョブの新しいサービスロールを作成できません。カスタムサービスロールを作成し、「」で説明されている例のようなアクセス許可を追加しますモデルカスタマイズロールにアクセスVPC許可をアタッチする。

  7. 入力データセクションで、トレーニングデータセットファイルの S3 の場所を選択し、該当する場合は検証データセットファイルを選択します。

  8. Hyperparameters セクションで、トレーニングで使用するハイパーパラメータの値を入力します。

  9. 出力データセクションで、Amazon Bedrock がジョブの出力を保存する Amazon S3 の場所を入力します。Amazon Bedrock は、各エポックのトレーニング損失メトリクスと検証損失メトリクスは、ユーザーが指定するロケーションの個別のファイルに保存します。

  10. [サービスアクセス] セクションで、次のいずれかの操作を行います。

    • 既存のサービスロールを使用 - ドロップダウンリストからサービスロールを選択します。適切なアクセス許可を持つカスタムロールをセットアップする方法の詳細については、「モデルカスタマイズ用のサービスロールの作成」を参照してください。

    • 新しいサービスロールを作成して使用 - サービスロールの名前を入力します。

  11. 微調整モデルを選択するか、継続的な事前トレーニングジョブを作成してジョブを開始します。

API

リクエスト

Amazon Bedrock コントロールプレーンエンドポイントを使用して CreateModelCustomizationJob (リクエストとレスポンスの形式とフィールドの詳細についてはリンクを参照) リクエストを送信し、モデルカスタマイズジョブを送信します。最低限、次のフィールドを指定する必要があります。

  • roleArn – モデルをカスタマイズするアクセス許可を持つサービスロールARNの 。Amazon Bedrock は、コンソールを使用する場合に適切なアクセス許可を持つロールを自動的に作成できます。または、 の手順に従ってカスタムロールを作成できますモデルカスタマイズ用のサービスロールの作成。

    注記

    vpcConfig フィールドを含める場合は、ロールに にアクセスするための適切なアクセス許可があることを確認してくださいVPC。例については、モデルカスタマイズロールにアクセスVPC許可をアタッチするを参照してください。

  • baseModelIdentifier – カスタマイズする基盤モデルのモデル ID ARN または 。

  • customModelName - 新しくカスタマイズしたモデルに付ける名前。

  • jobName - トレーニングジョブに付ける名前。

  • hyperParameters – モデルのカスタマイズプロセスに影響するハイパーパラメータ。

  • trainingDataConfig – トレーニングデータセットURIの Amazon S3 を含むオブジェクト。カスタマイズ方法とモデルに応じて、 を含めることもできますvalidationDataConfig。データセットの準備の詳細については、「」を参照してくださいデータセットを準備する。

  • outputDataConfig – 出力データを書きURI込む Amazon S3 を含むオブジェクト。

を指定しない場合customizationType、モデルカスタマイズメソッドはデフォルトで になりますFINE_TUNING。

リクエストが複数回完了しないようにするには、 を含めますclientRequestToken。

追加の設定には、次のオプションフィールドを含めることができます。

レスポンス

レスポンスは、ジョブをモニタリングまたは停止するためにjobArn使用できる を返します。

コード例を参照