# 一般的な前提条件
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カスタマイズプロセスには、モデルトレーニング、評価、推論のデプロイなど、いくつかの重要なステージがあり、それぞれに特定のリソースと設定が必要です。SageMaker で Amazon Nova モデルのカスタマイズを開始する前に、以下の一般的な前提条件を満たしていることを確認してください。
+ AWS アカウント。AWS アカウント をお持ちでない場合は、[以下の手順](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/gs-set-up.html#sign-up-for-aws)に従ってサインアップしてください。
+ [AWS CLI のインストール](https://docs.aws.amazon.com//cli/latest/userguide/getting-started-install.html)と[構成の設定](https://docs.aws.amazon.com//cli/latest/userguide/getting-started-quickstart.html)。
+ [ベース Amazon Nova モデルカスタマイズレシピ](https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes/tree/main/recipes_collection/recipes/)へのアクセス権。
+ [YAML](https://yaml.org/) 設定ファイルの知識。
+ お使いの環境で Notebook を実行する方法に関する知識。
+ [Amazon S3 バケット](https://docs.aws.amazon.com//AmazonS3/latest/userguide/create-bucket-overview.html)や[適切なアクセス許可がある IAM ロール](https://docs.aws.amazon.com//IAM/latest/UserGuide/id_roles_create.html)などの AWS リソースを作成する方法に関する知識。
+ [SageMaker を使用してモデルをトレーニング](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/how-it-works-training.html)する方法に関する知識。
+ [EKS オーケストレーションを使用した SageMaker HyperPod](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-eks.html) の知識。
+ [SageMaker HyperPod CLI](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-eks-run-jobs-access-nodes.html) の知識。
+ [Amazon Nova 基本モデル](https://docs.aws.amazon.com//nova/latest/userguide/customization.html)の知識。
+ [カスタマイズに使用できる Amazon Nova のモデルとアルゴリズム](nova-model-recipes.md#nova-model-algorithm)の知識。
+ [Amazon Bedrock 推論](https://docs.aws.amazon.com/=/bedrock/latest/userguide/inference-how.html)の知識。