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# Importe um modelo SageMaker Amazon Nova treinado por IA
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**nota**  
Para importar modelos de código aberto para o Amazon Bedrock, use um trabalho de importação de modelos. Para obter mais informações, consulte [Usar a importação de modelo personalizado para importar um modelo de código aberto personalizado para o Amazon Bedrock](model-customization-import-model.md). 

 Para importar um modelo do Amazon Nova que você personalizou com SageMaker IA, você cria um novo modelo personalizado no Amazon Bedrock para ele. Por exemplo, se você usou a SageMaker IA para ajustar um Amazon Nova Pro modelo para melhorar seu desempenho para um caso de uso específico, você pode importar o modelo ajustado para o Amazon Bedrock como um modelo personalizado e usá-lo para executar inferências. 

 Criar e usar um modelo Amazon Nova SageMaker treinado por IA no Amazon Bedrock funciona da seguinte maneira: 

1. **Personalize o modelo em SageMaker IA** — Personalize um modelo do Amazon Nova por meio de receitas básicas pré-criadas usando trabalhos de treinamento de SageMaker IA. Para obter mais informações, consulte [Personalização de modelos do Amazon Nova](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/nova-model.html) no *Amazon SageMaker AI Developer Guide*.

1. **Crie um modelo personalizado no Amazon Bedrock** — Crie um modelo personalizado com a operação da [CreateCustomModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_CreateCustomModel.html)API. Ao criar um modelo personalizado, o Amazon Bedrock valida e depois importa os artefatos do modelo de um bucket do Amazon S3 gerenciado pela Amazon. SageMaker A IA cria esse bucket quando você executa seu primeiro trabalho de treinamento de SageMaker IA. Para obter um exemplo de código, consulte [Crie um modelo personalizado (AWS SDKs)](create-custom-model-sdks.md).

1.  **Configure a inferência para o modelo personalizado**: após a conclusão do processo de importação, você poderá configurar a inferência para o modelo. Para obter mais informações, consulte [Configurar a inferência para um modelo personalizado](model-customization-use.md). Gerencie o modelo personalizado da mesma forma que os modelos que você cria no Amazon Bedrock por meio da personalização de modelos. Para obter mais informações, consulte [Personalizar o modelo para melhorar a performance para o caso de uso](custom-models.md).

Você pode criar um modelo personalizado com base em um modelo do Amazon Nova nas seguintes regiões (para ter mais informações sobre as regiões em o Amazon Bedrock está disponível, consulte [Endpoints e cotas do Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html)): 
+ Leste dos EUA (Norte da Virgínia)

**Topics**
+ [Diretrizes e requisitos](#create-custom-model-considerations)
+ [Crie um modelo personalizado (AWS SDKs)](create-custom-model-sdks.md)

## Diretrizes e requisitos
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Antes de importar um modelo do Amazon Nova, observe o seguinte:
+ Você deve usar a região Leste dos EUA (Norte da Virgínia).
+ Ao personalizar o modelo no SageMaker AI, você deve usar um dos seguintes modelos do Amazon Nova:
  + Amazon Nova Lite
  + Amazon Nova Micro
  + Amazon Nova Pro
+ Ao personalizar o modelo em SageMaker IA, você deve usar as receitas de SageMaker IA do Amazon Nova. Para obter mais informações, consulte as [receitas do Amazon Nova](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/nova-model-recipes.html) no Amazon SageMaker AI Developer Guide. 
+ Seus modelos SageMaker Amazon Nova treinados por IA devem ser armazenados em um bucket Amazon S3 gerenciado pela Amazon. SageMaker A IA cria esse bucket quando você executa seu primeiro trabalho de treinamento de SageMaker IA.
+ Sua função de serviço Amazon Bedrock deve ter permissões para acessar o bucket Amazon S3 gerenciado pela Amazon e, se especificado, sua chave. AWS KMS Para ter mais informações sobre como criar o perfil, consulte [Criar um perfil de serviço para a importação de modelos pré-treinados](model-import-iam-role.md). Para obter informações sobre como conceder permissão à função para usar sua AWS KMS chave, consulte[Criptografia de modelos personalizados importados](encryption-import-model.md). 
+ Você só pode usar o Amazon Bedrock APIs para criar um modelo personalizado a partir de um modelo Amazon Nova existente SageMaker treinado por IA. Não é possível usar o console do Amazon Bedrock.