Amazon Nova 配方

您可以从 SageMaker HyperPod 配方存储库中获取 Amazon Nova 配方。Amazon Nova 配方是指 YAML 配置文件，该文件向 SageMaker 提供有关如何运行模型自定义作业的详细信息。它提供基础模型名称、设置训练超参数、定义优化设置，并且包括成功微调或训练模型所需的任何其他选项。

您还可以通过 SageMaker AI Monarch 和 JumpStart 访问 Amazon Nova 配方，方法是导航到 SageMaker JumpStart 模型中心，选择 AWS，浏览 Amazon Nova 模型以找到其关联的配方。SageMaker AI Monarch 和 JumpStart 为每个配方都提供了示例笔记本，其中包括修改配方以及使用 SageMaker 训练作业或 SageMaker HyperPod 环境运行自定义作业的所有必要步骤。

要访问 Amazon SageMaker Studio 中的配方页面，执行角色必须具有以下权限。

JSON

{
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetObject"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::*model-customization-recipes*"
            ]
        }
    ]
}

要在 SageMaker 训练作业和 SageMaker HyperPod 上执行示例笔记本，请使用以下 SageMaker 分发映像版本之一：2.7.1+、2.8.0+、3.2.1+、3.3.0+。这适用于 SageMaker AI Monarch 和 JumpStart。

获取 Amazon Nova 配方

要获取基本 Amazon Nova 配方，请运行以下命令克隆 SageMaker HyperPod 配方存储库。

git clone https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes.git

可通过 recipes_collection/recipes/ 获得基本配方。

cd recipes_collection/recipes/

Amazon Nova 自定义配方位于以下文件夹中。

获取 Amazon Nova Forge 配方

如需访问 SageMaker HyperPod 作业专用的 Amazon Nova Forge 配方，请先完成 Amazon Nova Forge 访问权限设置，然后按照本讲习会完成 Forge 版 SageMaker HyperPod CLI 的设置。对于 SageMaker 训练作业，AWS 管理控制台和 SageMaker Python SDK 将自动访问 Forge 配方。

可用的模型和算法

下表汇总了 Amazon Nova 2.0 模型自定义功能的可用情况，以及使用 SageMaker 的支持算法。有关 Amazon Nova 1.0 模型定制，请参阅 Amazon Nova 1.0 配方。

Amazon Nova 2.0 Lite

下表列出了 Amazon Nova 2.0 Lite 配方参考的详细信息。水平滚动以查看完整表格，包括映像 URI 和计算实例类型。