Entrenamiento en SageMaker AI HyperPod
Puede personalizar los modelos de Amazon Nova con las recetas de Amazon Nova y entrenarlos en SageMaker AI HyperPod. Una receta es un archivo de configuración YAML que proporciona detalles a SageMaker AI respecto de cómo ejecutar el trabajo de personalización de modelos.
SageMaker AI HyperPod ofrece computación de alto rendimiento con instancias de GPU optimizadas y almacenamiento Amazon FSx para Lustre, una supervisión sólida mediante la integración con herramientas como TensorBoard, una administración flexible de puntos de control para una mejora iterativa, una implementación perfecta en Amazon Bedrock para realizar inferencias y una formación distribuida eficiente y escalable de varios nodos, todo en un funcionamiento en conjunto para proporcionar a las organizaciones un entorno seguro, eficaz y flexible para adaptar los modelos de Amazon Nova a sus requisitos empresariales específicos.
La personalización de Amazon Nova en SageMaker AI HyperPod almacena los artefactos del modelo, incluidos los puntos de control del modelo, en un bucket de Amazon S3 administrado por el servicio. Los artefactos del bucket administrado por el servicio se cifran con claves KMS administradas por SageMaker. Los buckets de Amazon S3 gestionados por el servicio no son compatibles actualmente con el cifrado de datos mediante claves gestionadas por el cliente. Puede usar esta ubicación de punto de control para trabajos de evaluación o inferencias de Amazon Bedrock.
En esta sección se proporcionan detalles sobre los parámetros del modelo de Amazon Nova que puede afinar con SageMaker AI HyperPod, cuándo podría realizar la afinación y cómo podrían afectar al rendimiento del modelo. Los parámetros se presentan por técnica de entrenamiento. Para obtener información sobre cómo enviar un trabajo, consulte Ejecutar un trabajo de entrenamiento de SageMaker.
Temas
