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Analysieren Sie die Ergebnisse eines Modellierungsanpassungsauftrags
Nach Abschluss eines Auftrags zur Modellanpassung können Sie die Ergebnisse des Trainingsprozesses analysieren, indem Sie sich die Dateien im S3-Ausgabeordner ansehen, den Sie beim Absenden des Jobs angegeben haben, oder sich Details zum Modell ansehen. Amazon Bedrock speichert Ihre maßgeschneiderten Modelle in einem AWS verwalteten Speicher, der auf Ihr Konto beschränkt ist.
Sie können Ihr Modell auch evaluieren, indem Sie einen Modellevaluierungsjob ausführen. Weitere Informationen finden Sie unter Bewerten Sie die Leistung der Amazon Bedrock-Ressourcen.
Die S3-Ausgabe für einen Modellanpassungsauftrag enthält die folgenden Ausgabedateien in Ihrem S3-Ordner. Die Validierungsartefakte werden nur angezeigt, wenn Sie einen Validierungsdatensatz hinzugefügt haben.
- model-customization-job-
training-job-id
/ - training_artifacts/ - step_wise_training_metrics.csv - validation_artifacts/ - post_fine_tuning_validation/ - validation_metrics.csv
Verwenden Sie die Dateien step_wise_training_metrics.csv
und validation_metrics.csv
, um den Modellanpassungsauftrag zu analysieren und das Modell bei Bedarf anzupassen.
Die step_wise_training_metrics.csv
Datei enthält die folgenden Spalten.
-
step_number — Der Schritt im Trainingsprozess. Beginnt bei 0.
-
epoch_number — Die Epoche im Trainingsprozess.
-
training_loss — Gibt an, wie gut das Modell zu den Trainingsdaten passt. Ein niedrigerer Wert bedeutet eine bessere Anpassung.
-
Verwirrung — Gibt an, wie gut das Modell eine Sequenz von Tokens vorhersagen kann. Ein niedrigerer Wert weist auf eine bessere Vorhersagefähigkeit hin.
Die Spalten in der validation_metrics.csv
Datei sind dieselben wie in der Trainingsdatei, außer dass validation_loss
(wie gut das Modell zu den Validierungsdaten passt) anstelle von training_loss
angezeigt wird.
Sie können die Ausgabedateien finden, indem Sie die Datei https://console.aws.amazon.com/s3