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Amazon Bedrock コンソールまたは API でファインチューニングまたは継続的な事前トレーニングを使用すると、カスタムモデルを作成できます。カスタムジョブ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。
前提条件
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( AWS Identity and Access Management IAM) サービスロールを作成して、モデルのカスタマイズトレーニングおよび検証データを保存する S3 バケットにアクセスします。このロールは、 を使用して自動的に作成 AWS Management Console することも、手動で作成することもできます。手動オプションの詳細については、「」を参照してくださいモデルカスタマイズ用の IAM サービスロールを作成する。
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(オプション) カスタムモデルに対して行われた入出力データ、カスタマイズジョブ、または推論リクエストを暗号化します。詳細については、「モデルのカスタマイズジョブとアーティファクトの暗号化」を参照してください。
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(オプション) Virtual Private Cloud (VPC) を作成して、カスタマイズジョブを保護します。詳細については、「(オプション) VPC を使用してモデルカスタマイズジョブを保護する」を参照してください。
ジョブを送信する
任意の方法のタブを選択し、ステップに従います。
コンソールでモデルカスタムジョブを送信するには、次の手順を実行します。
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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、[モデルをカスタマイズ] を選択し、トレーニングにするモデルの種類に応じて、[ファインチューニングジョブを作成] または [継続的な事前トレーニングジョブを作成] を選択します。
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[モデルの詳細] セクションで、次の手順を実行します。
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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。
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(オプション) デフォルトでは、Amazon Bedrock は、 AWSが所有および管理しているキーを使用してモデルを暗号化します。カスタム KMS キーを使用するには、[モデルの暗号化] を選択し、キーを選択します。
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(オプション) タグにカスタムモデルを関連付けるには、[タグ] セクションを展開し、[新しタグを追加] を選択します。
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[ジョブの設定] 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。
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(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ムジョブを保護するには、[VPC 設定] セクションで、入力データと出力データ Amazon S3 の場所、そのサブネット、セキュリティグループを含む VPC を選択します。
注記
VPC 設定を含める場合は、コンソールは、そのジョブに対して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、モデルのカスタマイズロールに VPC アクセス許可をアタッチする で説明されている例と類似するアクセス許可を追加します。
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[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。
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[ハイパーパラメータ] セクションで、トレーニングで使用する以下のハイパーパラメータの値を入力します。
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[出力データ] セクションに、Amazon Bedrock がジョブの出力を保存する Amazon S3 ロケーションを入力します。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。
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[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。
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既存のサービスロールを使用する – 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、「Create a service role for model customization」を参照してください。
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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。
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[ファインチューニングモデル] または [継続的な事前トレーニングジョブ] を選択してジョブを開始します。