Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Datenaufbereitung
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Dieser Abschnitt enthält Anleitungen zur Datenvorbereitung für jede Trainingstechnik und Modellversion.

**Topics**
+ [Tools zur Validierung](#nova-data-validation-tools)
+ [Daten für SFT auf Amazon Nova 2 vorbereiten](nova-data-prep-sft-2.md)
+ [Daten für RFT auf Amazon Nova 2 vorbereiten](nova-data-prep-rft-2.md)
+ [Daten für CPT auf Amazon Nova 2 vorbereiten](nova-data-prep-cpt-2.md)

## Tools zur Validierung
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Bevor Sie einen Feinabstimmungsauftrag einreichen, empfehlen wir, Ihren Datensatz zu validieren, um Formatierungsprobleme frühzeitig zu erkennen. Sie haben zwei Optionen:
+ **Datensatz-Validierungsskript ** — Ein eigenständiges Python-Skript, das auf gehostet wird. GitHub Weitere Informationen finden Sie im [ Datensatz-Validierungsskript](https://github.com/aws-samples/amazon-nova-samples/tree/main/customization/bedrock-finetuning/understanding/dataset_validation).
+ **Amazon Nova Forge SDK ** — Die Validierungsunterstützung ist in das SDK integriert. Siehe [ Datenvorbereitung ](https://github.com/aws/nova-forge-sdk#data-preparation) in der Readme-Datei für das Amazon Nova Forge SDK.