Personalizza Amazon Nova in Amazon SageMaker AI
Oggi Amazon Nova introduce la più completa suite di funzionalità di personalizzazione dei modelli mai resa disponibile per una famiglia di modelli proprietari. Disponibili come ricette pronte all'uso su SageMaker AI, queste funzionalità consentono ai clienti di adattare Nova Micro, Nova Lite e Nova Pro durante l'intero ciclo di vita dell'addestramento dei modelli, inclusi il pre-addestramento, il fine-tuning supervisionato e l'allineamento.
Utilizzando queste tecniche di personalizzazione, è possibile adattare i modelli Nova affinché rispecchino accuratamente le conoscenze proprietarie, i flussi di lavoro e il brand nelle applicazioni di IA generativa, preservando l'eccellente rapporto prestazioni-prezzo di Nova e la bassa latenza. Le tecniche comprendono il pre-addestramento continuo, il fine-tuning supervisionato (SFT), l'ottimizzazione diretta delle preferenze (DPO), l'ottimizzazione delle policy prossimali e la distillazione delle conoscenze, con supporto sia per l'addestramento a efficienza parametrica che per l'addestramento dei modelli completo nei casi di SFT, DPO e distillazione.
Le ricette di personalizzazione di Nova sono disponibili nei job di addestramento di SageMaker e in SageMaker HyperPod, offrendo flessibilità per selezionare l'ambiente più adatto ai requisiti di infrastruttura e scalabilità. È possibile implementare i modelli personalizzati su Amazon Bedrock e invocarli tramite inferenza on-demand o throughput assegnato. L'inferenza on-demand è disponibile esclusivamente con tecniche di addestramento efficiente sui parametri.
Le ricette per Amazon Nova su Amazon SageMaker AI sono disponibili nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale).
Consulta la guida utente di Amazon Nova per iniziare e vai al repository GitHub per esplorare le ricette di addestramento SageMaker specifiche per Nova.