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# モデルカスタマイズジョブを送信して微調整する
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Amazon Bedrock コンソールまたは API でファインチューニングを使用してカスタムモデルを作成できます。既存のカスタムモデルをさらにファインチューニングできます。カスタムジョブは数時間かかる場合があります。ジョブの所要時間は、トレーニングデータのサイズ (レコード、入力トークン、出力トークンの数)、エポック数、バッチサイズによって異なります。

## 前提条件
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+ ( AWS Identity and Access Management IAM) サービスロールを作成して、モデルのカスタマイズトレーニングおよび検証データを保存する S3 バケットにアクセスします。このロールは、 を使用して自動的に作成 AWS マネジメントコンソール することも、手動で作成することもできます。手動オプションの詳細については、「[モデルのカスタマイズ用のサービスロールを作成する](custom-model-job-access-security.md#custom-model-job-service-role)」を参照してください。
+ (オプション) カスタムモデルに対する入出力データ、カスタマイズジョブ、または推論リクエストを暗号化します。詳細については、「[カスタムモデルの暗号化](encryption-custom-job.md)」を参照してください。
+ (オプション) 仮想プライベートクラウド (VPC) を作成し、カスタマイズジョブを保護します。詳細については、「[(オプション) VPC を使用してモデルのカスタマイズのジョブを保護する](custom-model-job-access-security.md#vpc-model-customization)」を参照してください。

## ジョブを送信する
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任意の方法のタブを選択し、その手順に従います。

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#### [ Console ]

コンソールでモデルカスタムジョブを送信するには、次の手順を実行します。

1. Amazon Bedrock コンソールを使用するアクセス許可を持つ IAM ID AWS マネジメントコンソール を使用して にサインインします。Amazon Bedrock コンソール ([https://console.aws.amazon.com/bedrock](https://console.aws.amazon.com/bedrock)) を開きます。

1. 左側のナビゲーションペインの **[調整]** で **[カスタムモデル]** を選択します。

1. **モデル**タブで、**モデルのカスタマイズ**を選択し、**ファインチューニングジョブを作成します**。

1. **[モデルの詳細]** セクションで、次の手順を実行します。

   1. 独自のデータでカスタマイズするモデルを選択し、結果のモデルに名前を付けます。基盤モデルまたは以前にカスタマイズしたモデル (ファインチューニング済みまたは蒸留済み) をベースモデルとして選択できます。

   1. (オプション) デフォルトでは、Amazon Bedrock は、 AWSが所有および管理しているキーを使用してモデルを暗号化します。[カスタム KMS キー](encryption-custom-job.md)を使用するには、**[モデルの暗号化]** を選択し、キーを選択します。

   1. (オプション) [タグ](tagging.md)にカスタムモデルを関連付けるには、**[タグ]** セクションを展開し、**[新しタグを追加]** を選択します。

1. **[ジョブの設定]** セクションで、ジョブの名前を入力し、オプションで、ジョブに関連付けるタグを追加します。

1. (オプション) [仮想プライベートクラウド (VPC) を使用してトレーニングデータとカスタムジョブを保護する](custom-model-job-access-security.md#vpc-model-customization)には、**[VPC 設定]** セクションで、入力データと出力データ Amazon S3 の場所、そのサブネット、セキュリティグループを含む VPC を選択します。
**注記**  
VPC 設定を含める場合は、コンソールは、そのジョブに対して新しいサービスロールを作成できません。[カスタムサービスロールを作成](model-customization-iam-role.md)し、[モデルのカスタマイズロールに VPC アクセス許可をアタッチする](custom-model-job-access-security.md#vpc-data-access-role) で説明されている例と類似するアクセス許可を追加します。

1. **[入力データ]** セクションで、トレーニングデータセットファイルの S3 の場所を選択し、該当する場合は検証データセットファイルを選択します。

1. **[ハイパーパラメータ]** セクションで、トレーニングで使用する以下の[ハイパーパラメータ](custom-models-hp.md)の値を入力します。

1. **[出力データ]** セクションに、Amazon Bedrock がジョブの出力を保存する Amazon S3 ロケーションを入力します。Amazon Bedrock は、各エポックのトレーニング損失メトリクスと検証損失メトリクスは、ユーザーが指定するロケーションの個別のファイルに保存します。

1. **[サービスアクセス]** セクションで、次のいずれかの操作を行います。
   + **既存のサービスロールを使用** - ドロップダウンリストからサービスロールを選択します。適切なアクセス許可を持つカスタムロールをセットアップする方法の詳細については、「[Create a service role for model customization](model-customization-iam-role.md)」を参照してください。
   + **新しいサービスロールを作成して使用** - サービスロールの名前を入力します。

1. **ファインチューニングモデル**を選択してジョブを開始します。

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#### [ API ]

**リクエスト**

[Amazon Bedrock コントロールプレーンエンドポイント](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#br-cp) を使用して、[CreateModelCustomizationJob](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_CreateModelCustomizationJob.html) リクエスト(リクエストとレスポンスの形式とフィールドの詳細についてはリンクを参照)を送信し、モデルカスタムジョブを送信します。最低限、次のフィールドを指定する必要があります。
+ `roleArn` – モデルをカスタマイズするアクセス許可を持つサービスロールの ARN。Amazon Bedrock は、コンソールを使用する場合に適切なアクセス許可を持つロールを自動的に作成できます。ユーザーがカスタムロールを作成する場合は、[Create a service role for model customization](model-customization-iam-role.md) の手順を実行します。
**注記**  
`vpcConfig` フィールドを含める場合は、ロールに VPC にアクセスするための適切なアクセス許可があることを確認します。例については、[モデルのカスタマイズロールに VPC アクセス許可をアタッチする](custom-model-job-access-security.md#vpc-data-access-role)を参照してください。
+ `baseModelIdentifier` – カスタマイズする基盤モデルまたは以前にカスタマイズしたモデル (ファインチューニング済みまたは蒸留済み) の[モデル ID](models-supported.md) あるいは ARN。
+ `customModelName` - 新しくカスタマイズしたモデルに付ける名前。
+ `jobName` - トレーニングジョブに付ける名前。
+ `hyperParameters` – モデルのカスタムプロセスに影響する[ハイパーパラメータ](custom-models-hp.md)。
+ `trainingDataConfig` - トレーニングデータセットの Amazon S3 URI を含むオブジェクト。カスタマイズ方法とモデルに応じて、`validationDataConfig` を含めることもできます。データセットの準備については、「[モデルを微調整するためのデータを準備する](model-customization-prepare.md)」を参照してください。
+ `validationDataconfig` - 検証データセットの Amazon S3 URI を含むオブジェクト。
+ `outputDataConfig` - 出力データを書き込む Amazon S3 URI を含むオブジェクト。

`customizationType` を指定しない場合、モデルカスタム方法は、デフォルトで `FINE_TUNING` になります。

リクエストが複数回完了しないようにするには、`clientRequestToken` を含めます。

追加の設定には、次のオプションフィールドを含めることができます。
+ `jobTags` および/または `customModelTags` – [タグ](tagging.md)をカスタムジョブまたは結果のカスタムモデルに関連付けます。
+ `customModelKmsKeyId` – カスタムモデルを暗号化するための[カスタム KMS キー](encryption-custom-job.md)を含めます。
+ `vpcConfig` – [トレーニングデータとカスタムジョブを保護するための仮想プライベートクラウド (VPC)](custom-model-job-access-security.md#vpc-model-customization) の設定を含めます。

**レスポンス**

レスポンスは、ジョブの[監視](model-customization-monitor.md)または[停止](model-customization-stop.md)に使用する `jobArn` を返します。

[コード例を見る](model-customization-code-samples.md)

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