Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
SageMaker HyperPod Pelatihan AI
Anda dapat menyesuaikan model Amazon Nova menggunakan resep Amazon Nova dan melatihnya di SageMaker AI HyperPod. Resep adalah file konfigurasi YAMM yang memberikan detail ke SageMaker AI tentang cara menjalankan pekerjaan penyesuaian model Anda.
SageMaker AI HyperPod menawarkan komputasi berkinerja tinggi dengan instans GPU yang dioptimalkan dan Amazon FSx untuk penyimpanan Lustre, pemantauan yang kuat melalui integrasi dengan alat seperti TensorBoard, manajemen pos pemeriksaan yang fleksibel untuk peningkatan berulang, penerapan tanpa batas ke Amazon Bedrock untuk inferensi, dan pelatihan terdistribusi multi-node yang efisien yang dapat diskalakan - semuanya bekerja sama untuk menyediakan organisasi dengan lingkungan yang aman, berkinerja, dan fleksibel untuk menyesuaikan model Amazon Nova dengan persyaratan bisnis spesifik mereka.
Kustomisasi Amazon Nova pada SageMaker AI HyperPod menyimpan artefak model termasuk pos pemeriksaan model dalam ember Amazon S3 yang dikelola layanan. Artefak dalam bucket yang dikelola layanan dienkripsi dengan kunci KMS yang dikelola. SageMaker Bucket Amazon S3 yang dikelola layanan saat ini tidak mendukung enkripsi data menggunakan kunci yang dikelola pelanggan. Anda dapat menggunakan lokasi pos pemeriksaan ini untuk pekerjaan evaluasi atau inferensi Amazon Bedrock.
Bagian ini memberikan detail tentang parameter model Amazon Nova yang dapat Anda sesuaikan dengan SageMaker AI HyperPod, kapan Anda mungkin ingin menyetelnya, dan bagaimana parameter tersebut dapat memengaruhi kinerja model. Parameter disajikan dengan teknik pelatihan. Untuk informasi tentang cara mengirimkan pekerjaan, lihat Menjalankan pekerjaan SageMaker pelatihan.
Topik
