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您可以在 Amazon Bedrock 主控台或 API 中使用微調或持續預先訓練來建立自訂模型。自訂任務可能需要幾個小時的時間。工作的持續時間取決於訓練資料的大小 (記錄數量、輸入記號和輸出記號)、時期數和批次大小。選擇您偏好方法的索引標籤，然後遵循下列步驟：
若要在主控台中提交模型自訂任務，請執行下列步驟。
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AWS Management Console 使用具有 Amazon Bedrock 許可的 IAM 角色登入 ，然後開啟 Amazon Bedrock 主控台，網址為 https：//https://console.aws.amazon.com/bedrock/
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從左側導覽窗格中，選擇基礎模型下的自訂模型。
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在模型索引標籤中，選擇自訂模型，然後根據您想要訓練的模型類型，建立微調任務或建立持續預先訓練任務。
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在模型詳細資訊區段中，執行下列動作。
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在任務組態區段中，輸入任務的名稱，並選擇性地新增要與任務建立關聯的任何標籤。
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（選用） 若要使用虛擬私有雲端 (VPC) 來保護您的訓練資料和自訂任務，請在 VPC 設定區段中選取包含輸入資料和輸出資料 Amazon S3 位置、其子網路和安全群組的 VPC。
注意
如果您包含 VPC 組態，主控台就無法為任務建立新的服務角色。建立自訂服務角色，並新增與 中所述範例類似的許可將 VPC 許可連接至模型自訂角色。
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在輸入資料區段中，選取訓練資料集檔案的 S3 位置，並在適用時選取驗證資料集檔案。
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在超參數區段中，輸入要在訓練中使用的超參數值。
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在輸出資料區段中，輸入 Amazon Bedrock 應儲存任務輸出的 Amazon S3 位置。Amazon Bedrock 會將每個 epoch 的訓練損失指標和驗證遺失指標，儲存在您指定之位置的不同檔案中。
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在服務存取區段中，選取下列其中一項：
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使用現有服務角色 — 從下拉式清單中選取服務角色。如需有關使用適當許可權設定自訂角色的詳細資訊，請參閱 建立用於模型自訂的服務角色。
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建立並使用新的服務角色 — 輸入服務角色的名稱。
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選擇微調模型或建立持續預先訓練任務以開始任務。
