# Pré-requisitos gerais
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O processo de personalização envolve vários estágios principais, como treinamento, avaliação e implantação de modelos para inferência, cada um exigindo recursos e configurações específicos. Antes de começar a personalizar seus modelos do Amazon Nova no SageMaker, verifique se você atende aos pré-requisitos gerais a seguir.
+ Um Conta da AWS. Se você não tiver uma Conta da AWS, siga [estas instruções](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/gs-set-up.html#sign-up-for-aws) para cadastrar-se em uma.
+ [Instalar a AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com//cli/latest/userguide/getting-started-install.html) e [Definir a configuração](https://docs.aws.amazon.com//cli/latest/userguide/getting-started-quickstart.html).
+ Acesso às [fórmulas básicas de personalização de modelo do Amazon Nova](https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes/tree/main/recipes_collection/recipes/).
+ Familiaridade com os arquivos de configuração [YAML](https://yaml.org/).
+ Familiaridade com a execução de um caderno em seu ambiente.
+ Familiaridade com a criação de recursos da AWS, como buckets do [Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com//AmazonS3/latest/userguide/create-bucket-overview.html) e [perfis do IAM](https://docs.aws.amazon.com//IAM/latest/UserGuide/id_roles_create.html) com as permissões apropriadas.
+ Familiaridade com o [treinamento de modelos com o SageMaker](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/how-it-works-training.html).
+ Familiaridade com o [SageMaker HyperPod com orquestração do EKS](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-eks.html).
+ Familiaridade com a [CLI do SageMaker HyperPod](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-eks-run-jobs-access-nodes.html).
+ Familiaridade com [modelos de base do Amazon Nova](https://docs.aws.amazon.com//nova/latest/userguide/customization.html).
+ Familiaridade com [modelos e algoritmos disponíveis do Amazon Nova para personalização](nova-model-recipes.md#nova-model-algorithm).
+ Familiaridade com a [inferência do Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/=/bedrock/latest/userguide/inference-how.html).