Кастомизируйте Amazon Nova с помощью Amazon SageMaker AI

Проведено: 16 июля 2025 г.

Сегодня Amazon Nova предоставляет самый полный набор возможностей кастомизации, доступных для любого проприетарного семейства моделей. Эти возможности, доступные в SageMaker AI в виде готовых к использованию рецептов, позволяют настраивать модели Nova Micro, Nova Lite и Nova Pro на протяжении всего жизненного цикла обучения модели, включая предварительное обучение, контролируемое дообучение и согласование.

Используя эти методы, вы можете настроить модели Nova так, чтобы они точно отражали ваши корпоративные знания, рабочие процессы и особенности бренда в приложениях генеративного искусственного интеллекта, сохраняя при этом лучшее в отрасли соотношение цены и производительности и низкую задержку. Методы кастомизации включают непрерывное предварительное обучение, контролируемое дообучение (Supervised Fine-Tuning, SFT), оптимизацию напрямую по предпочтениям (Direct Preference Optimization, DPO), проксимальную оптимизацию политики и дистилляцию знаний. Для SFT, DPO и дистилляции доступны как обучение с оптимизацией по параметрам, так и полное обучение моделей.

Рецепты кастомизации Nova доступны через задачи обучения SageMaker и функцию SageMaker HyperPod, что дает возможность выбрать среду, наилучшим образом соответствующую вашим требованиям к инфраструктуре и масштабу. Кастомизированные модели можно развертывать в Amazon Bedrock и вызывать с помощью вывода по запросу или режима выделенной пропускной способности. Вывод по запросу доступен только при использовании методов обучения с оптимизацией по параметрам.

Рецепты Amazon Nova для Amazon SageMaker AI доступны в регионе Восток США (Северная Вирджиния).

Чтобы приступить к работе, ознакомьтесь с руководством пользователя Amazon Nova и изучите рецепты обучения SageMaker, разработанные специально для Nova, в репозитории GitHub.