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# 모델 사용자 지정
Amazon SageMaker AI 모델 사용자 지정을 사용하면 데이터에 대해 훈련하여 파운데이션 모델을 특정 사용 사례에 맞게 조정할 수 있습니다. *사용자 지정 기법*(모델이 학습하는 방법), *훈련 유형*(업데이트할 모델의 양), *인프라 옵션*(작업을 실행할 위치)을 선택합니다.
## 개요
**사용자 지정 기법**은 모델이 데이터에서 학습하는 *방법을* 정의합니다.
+ **SFT**(지도 미세 조정) - 레이블이 지정된 프롬프트-응답 쌍에 대해 훈련합니다. [SFT](customizing-models-sft.md)을(를) 참조하세요.
+ **DPO**(Direct Preference Optimization) - 선호하는 응답 페어와 거부된 응답 페어를 훈련합니다. [DPO](customizing-models-dpo.md)을(를) 참조하세요.
+ **RFT**(강화 미세 조정) - 보상 신호(RLVR 또는 RLAIF)를 통해 최적화합니다. [RFT](customizing-models-rft.md)을(를) 참조하세요.
+ **MTRL**(다중 회전 강화 학습) - 다단계 에이전트 작업을 위해 에이전트를 교육합니다. [멀티턴 강화 학습](model-customize-mtrl.md)을(를) 참조하세요.
+ **지속적 사용자 지정** - 기술을 순차적으로 연결합니다. [지속적인 사용자 지정](customizing-models-continuous.md)을(를) 참조하세요.
**훈련 유형에** 따라 업데이트할 모델의 *양*이 결정됩니다.
+ **LoRA** (낮은 순위 조정) - 작은 어댑터 가중치 세트를 훈련합니다. 더 저렴한 비용, 더 빠른 훈련. [LoRA](customizing-models-lora.md)을(를) 참조하세요.
+ **FFT**(Full Fine-Tuning) - 모든 모델 가중치를 업데이트합니다. 더 높은 컴퓨팅, 더 깊은 사용자 지정. [FFT](customizing-models-fft.md)을(를) 참조하세요.
**인프라 옵션은** 훈련 작업이 실행되는 *위치를* 제어합니다.
+ **서버리스** - 완전 관리형, 인스턴스 선택 없음. 운영 오버헤드가 없는 빠른 실험 및 프로덕션 작업에 가장 적합합니다. [서버리스 모델 사용자 지정](customize-model.md)을(를) 참조하세요.
+ **SageMaker AI 훈련 작업 **- 인스턴스 유형을 선택하는 임시 작업입니다. 사전 구성된 훈련에 **레시피**를 사용합니다. [SageMaker AI 학습 작업](customizing-models-training-jobs.md)을(를) 참조하세요.
+ **HyperPod** - 장애 복구가 포함된 영구 클러스터입니다. EKS 또는에 대한 분산 훈련에 **레시피**를 사용합니다Slurm. [HyperPod](customizing-models-hyperpod.md)을(를) 참조하세요.
## 접근 방식 선택
미세 조정하기 전에 더 간단한 접근 방식이 요구 사항을 충족하는지 고려하세요.
프롬프트 엔지니어링
모델은 허용 가능한 답변을 제공하지만 더 나은 톤, 형식 또는 스타일이 필요합니다. 훈련 필요 없음 - 빠른 반복. [파운데이션 모델에 대한 프롬프트 엔지니어링](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/jumpstart-foundation-models-customize-prompt-engineering.html)을 참조하세요.
검색 증강 생성(RAG)
모델에 특정 도메인에 대한 지식이 부족합니다. 재학습 없이 외부 지식 소스로 보강합니다. [검색 증강 생성](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/jumpstart-foundation-models-customize-rag.html)을 참조하세요.
미세 조정
모델은 새로운 행동, 스타일 또는 도메인 전문 지식을 지속적으로 학습해야 합니다. 데이터를 훈련하여 모델 가중치를 변경합니다. 이 가이드를 계속 읽어보세요.
## 미세 조정에 지원되는 모델
다음 모델은 서버리스, SageMaker AI 훈련 작업 및 HyperPod 인프라에서 사용자 지정할 수 있습니다.
| 제공업체 | 모델 | 모델 ID | 서버리스 | 훈련 작업 | HyperPod |
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| NVIDIA | Nemotron 3 수퍼 120B(A12B) | huggingface-llm-nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b-bf16 | ✓ | ✓ | ✓ |
| NVIDIA | Nemotron 3 Nano 30B(A3B) | huggingface-reasoning-nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b-bf16 | ✓ | ✓ | ✓ |
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Amazon Nova 모델의 경우 아래의 Nova 연습을 참조하세요[서버리스 모델 사용자 지정](customize-model.md).