Personalice Amazon Nova en Amazon SageMaker AI
Hoy, Amazon Nova presenta el conjunto más completo de capacidades de personalización de modelos disponible para cualquier familia de modelos patentada. Estas funciones, disponibles como recetas listas para usar en SageMaker AI, permiten a los clientes adaptar Nova Micro, Nova Lite y Nova Pro a lo largo del ciclo de vida del entrenamiento del modelo, incluidos el entrenamiento previo, el ajuste detallado supervisado y la alineación.
Con estas técnicas de personalización, puede adaptar los modelos de Nova para reflejar con precisión sus conocimientos, flujos de trabajo y marca propios en sus aplicaciones de IA generativa, a la vez que mantiene la relación precio-rendimiento líder del sector y la baja latencia de Nova. Las técnicas incluyen la capacitación previa continua, el ajuste fino supervisado (SFT), la optimización de preferencias directas (DPO), la optimización de políticas próximas y la destilación de conocimientos, con soporte para opciones de entrenamiento eficientes en parámetros y de modelo completo en SFT, DPO y Distillation.
Las recetas de personalización de Nova están disponibles en los trabajos de entrenamiento de SageMaker y SageMaker HyperPod, lo que le brinda la flexibilidad de seleccionar el entorno que mejor se adapte a sus requisitos de infraestructura y escalabilidad. Puede implementar sus modelos personalizados en Amazon Bedrock e invocarlos mediante inferencia bajo demanda o rendimiento aprovisionado. La inferencia bajo demanda solo está disponible con técnicas de entrenamiento eficientes desde el punto de vista de los parámetros.
Las recetas de Amazon Nova en Amazon SageMaker AI están disponibles en la región este de EE. UU. (norte de Virginia).
Para empezar, lea la guía del usuario de Amazon Nova y visite el repositorio de GitHub para explorar las recetas de formación de SageMaker específicas de Nova.