Amazon SageMaker AI で Amazon Nova をカスタマイズ
本日、Amazon Nova にあらゆる独自のモデルファミリーで利用できる最も包括的なモデルカスタマイズ機能スイートが導入されます。SageMaker AIですぐに使えるレシピとして提供されるこれらの機能により、お客様は事前トレーニング、教師ありファインチューニング、調整などのモデルトレーニングライフサイクル全体で Nova Micro、Nova Lite、Nova Pro を適応させることができます。
これらのカスタマイズ手法を使用することで、Nova の業界をリードする価格パフォーマンスと低レイテンシーを維持しながら、独自のナレッジ、ワークフロー、ブランドを生成 AI アプリケーションに正確に反映するように Nova モデルを適応させることができます。手法には、継続的な事前トレーニング、教師ありファインチューニング (SFT)、直接優先最適化 (DPO)、近位ポリシー最適化 (DPO)、知識蒸留などがあり、SFT、DPO、蒸留全体でパラメータ効率の高いトレーニングとフルモデルトレーニングの両方のオプションがサポートされています。
Nova のカスタマイズレシピは SageMaker トレーニングジョブと SageMaker HyperPod で利用できるため、インフラストラクチャとスケールの要件に最適な環境を柔軟に選択できます。カスタマイズしたモデルを Amazon Bedrock にデプロイし、オンデマンド推論またはプロビジョンドスループットを介して呼び出すことができます。オンデマンド推論は、パラメーター効率の高いトレーニング手法でのみ使用できます。
Amazon SageMaker AI での Amazon Nova のレシピは、米国東部 (バージニア北部) でご利用いただけます。
利用を開始するには、Amazon Nova ユーザーガイドを読み、GitHub リポジトリにアクセスして Nova 固有の SageMaker トレーニングレシピを参照してください。