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SageMaker HyperPod Formazione sull'IA
Puoi personalizzare i modelli Amazon Nova utilizzando le ricette di Amazon Nova e addestrarli sull' SageMaker intelligenza artificiale HyperPod. Una ricetta è un file di configurazione YAML che fornisce dettagli all' SageMaker IA su come eseguire il processo di personalizzazione del modello.
SageMaker HyperPod L'intelligenza artificiale offre elaborazione ad alte prestazioni con istanze GPU ottimizzate e storage Amazon FSx for Lustre, un monitoraggio affidabile attraverso l'integrazione con strumenti come la gestione flessibile dei checkpoint per il miglioramento iterativo TensorBoard, la distribuzione senza interruzioni su Amazon Bedrock per l'inferenza e una formazione distribuita efficiente e scalabile su più nodi, il tutto in sinergia per fornire alle organizzazioni un ambiente sicuro, performante e flessibile per personalizzare i modelli Amazon Nova in base ai loro requisiti aziendali specifici.
La personalizzazione di Amazon Nova sull' SageMaker intelligenza artificiale HyperPod archivia gli artefatti del modello, inclusi i checkpoint del modello, in un bucket Amazon S3 gestito dal servizio. Gli artefatti nel bucket gestito dal servizio sono crittografati con chiavi KMS gestite. SageMaker I bucket Amazon S3 gestiti dai servizi attualmente non supportano la crittografia dei dati tramite chiavi gestite dal cliente. Puoi utilizzare questa posizione di controllo per lavori di valutazione o inferenza su Amazon Bedrock.
Questa sezione fornisce dettagli sui parametri del modello Amazon Nova che puoi ottimizzare con l' SageMaker intelligenza artificiale HyperPod, quando potresti volerli ottimizzare e in che modo potrebbero influire sulle prestazioni del modello. I parametri sono presentati in base alla tecnica di allenamento. Per informazioni su come inviare un lavoro, vedere Esecuzione di un processo di SageMaker formazione.
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