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Prérequis généraux
Le processus de personnalisation comprend plusieurs étapes clés, notamment la formation du modèle, l'évaluation et le déploiement à des fins d'inférence, chacune nécessitant des ressources et des configurations spécifiques. Avant de commencer à personnaliser votre modèle Amazon Nova sur l' SageMaker IA, assurez-vous de remplir les conditions générales suivantes.
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Un Compte AWS. Si vous n'en avez pas Compte AWS, suivez ces instructions pour vous inscrire.
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Accès aux recettes de personnalisation des modèles Amazon Nova de base
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Connaissance des fichiers de configuration YAML
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Connaissance de l'utilisation d'un bloc-notes Jupyter dans votre environnement.
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Connaissance de la création de AWS ressources telles que des compartiments Amazon S3 et des rôles IAM avec les autorisations appropriées.
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Connaissance de la façon d'entraîner un modèle avec Amazon SageMaker AI.
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Connaissance d'Amazon SageMaker HyperPod avec l'orchestration d'EKS.
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Connaissance de l'Amazon SageMaker HyperPod CLI.
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Connaissance des modèles fondamentaux d'Amazon Nova.
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Connaissance des modèles et algorithmes Amazon Nova disponibles pour la personnalisation.
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Connaissance de l'inférence Amazon Bedrock.
