Soumettre une tâche de personnalisation du modèle - Amazon Bedrock

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Soumettre une tâche de personnalisation du modèle

Vous pouvez créer un modèle personnalisé en utilisant le réglage fin ou la pré-formation continue dans la console ou l'API Amazon Bedrock. Le travail de personnalisation peut prendre plusieurs heures. La durée de la tâche dépend de la taille des données d’entraînement (nombre d’enregistrements, jetons d’entrée et jetons de sortie), du nombre d’époques et de la taille du lot. Sélectionnez l'onglet correspondant à la méthode de votre choix et suivez les étapes.

Console

Pour soumettre une tâche de personnalisation de modèle dans la console, effectuez les étapes suivantes.

  1. Dans la console Amazon Bedrock, choisissez Modèles personnalisés sous Modèles Foundation dans le volet de navigation de gauche.

  2. Dans l'onglet Modèles, choisissez Personnaliser le modèle, puis Créer un travail de réglage précis ou Créer un travail de pré-entraînement continu, selon le type de modèle que vous souhaitez entraîner.

  3. Dans la section Détails du modèle, procédez comme suit.

    1. Choisissez le modèle que vous souhaitez personnaliser avec vos propres données et nommez le modèle obtenu.

    2. (Facultatif) Par défaut, Amazon Bedrock chiffre votre modèle à l'aide d'une clé détenue et gérée par. AWS Pour utiliser une clé KMS personnalisée, sélectionnez Modèle de chiffrement et choisissez une clé.

    3. (Facultatif) Pour associer des balises au modèle personnalisé, développez la section Balises et sélectionnez Ajouter une nouvelle balise.

  4. Dans la section Configuration de la tâche, entrez le nom de la tâche et ajoutez éventuellement les balises à associer à la tâche.

  5. (Facultatif) Pour utiliser un cloud privé virtuel (VPC) afin de protéger vos données de formation et votre tâche de personnalisation, sélectionnez un VPC contenant les données d'entrée et de sortie des sites Amazon S3, ses sous-réseaux et ses groupes de sécurité dans la section des paramètres du VPC.

    Note

    Si vous incluez une configuration VPC, la console ne peut pas créer de nouveau rôle de service pour la tâche. Créez un rôle de service personnalisé et ajoutez des autorisations similaires à l'exemple décrit dansAssocier des autorisations VPC à un rôle de personnalisation du modèle.

  6. Dans la section Données d'entrée, sélectionnez l'emplacement S3 du fichier de jeu de données d'entraînement et, le cas échéant, du fichier de jeu de données de validation.

  7. Dans la section Hyperparamètres, entrez les valeurs des hyperparamètres à utiliser lors de l'entraînement.

  8. Dans la section Données de sortie, entrez l'emplacement Amazon S3 où Amazon Bedrock doit enregistrer le résultat de la tâche. Amazon Bedrock stocke les métriques de perte d’entraînement et de perte de validation pour chaque époque dans des fichiers séparés à l’emplacement que vous spécifiez.

  9. Dans la section Accès au service, sélectionnez l’une des options suivantes :

    • Utiliser une fonction du service existante : sélectionnez une fonction du service dans la liste déroulante. Pour plus d’informations sur la configuration d’un rôle personnalisé avec les autorisations appropriées, consultez Création d'un rôle de service pour la personnalisation du modèle.

    • Créer et utiliser une nouvelle fonction du service : entrez un nom pour la fonction du service.

  10. Choisissez Affiner le modèle ou Créer une tâche de pré-formation continue pour commencer la tâche.

API

Demande

Envoyez une demande CreateModelCustomizationJob(voir le lien pour les formats de demande et de réponse et les détails des champs) avec un point de terminaison du plan de contrôle Amazon Bedrock pour soumettre une tâche de personnalisation de modèle. Au minimum, vous devez fournir les champs suivants.

  • roleArn— L'ARN du rôle de service avec les autorisations nécessaires pour personnaliser les modèles. Amazon Bedrock peut créer automatiquement un rôle avec les autorisations appropriées si vous utilisez la console, ou vous pouvez créer un rôle personnalisé en suivant les étapes indiquées surCréation d'un rôle de service pour la personnalisation du modèle.

    Note

    Si vous incluez un vpcConfig champ, assurez-vous que le rôle dispose des autorisations appropriées pour accéder au VPC. Pour obtenir un exemple, consultez Associer des autorisations VPC à un rôle de personnalisation du modèle.

  • baseModelIdentifier— L'ID ou l'ARN du modèle de base à personnaliser.

  • customModelName : nom à donner au nouveau modèle personnalisé.

  • jobName : nom à donner à la tâche d’entraînement.

  • hyperParameters— Hyperparamètres qui affectent le processus de personnalisation du modèle.

  • trainingDataConfig— Un objet contenant l'URI Amazon S3 de l'ensemble de données d'entraînement. Selon la méthode et le modèle de personnalisation, vous pouvez également inclure unvalidationDataConfig. Pour plus d'informations sur la préparation des ensembles de données, consultezPréparation des jeux de données.

  • outputDataConfig— Un objet contenant l'URI Amazon S3 dans lequel écrire les données de sortie.

Si vous ne le spécifiez pascustomizationType, la méthode de personnalisation du modèle est par défaut. FINE_TUNING

Pour éviter que la demande ne soit traitée plusieurs fois, incluez unclientRequestToken.

Vous pouvez inclure les champs facultatifs suivants pour des configurations supplémentaires.

Réponse

La réponse renvoie un jobArn que vous pouvez utiliser pour surveiller ou arrêter le travail.

Voir des exemples de code