Tùy chỉnh Amazon Nova trong Amazon SageMaker AI
Hôm nay, Amazon Nova giới thiệu bộ tính năng tùy chỉnh mô hình toàn diện nhất dành cho bất kỳ dòng mô hình độc quyền nào. Có sẵn dưới dạng công thức sẵn dùng trên SageMaker AI, các tính năng này cho phép khách hàng điều chỉnh Nova Micro, Nova Lite và Nova Pro trong vòng đời đào tạo mô hình, bao gồm đào tạo trước, tinh chỉnh có giám sát và căn chỉnh.
Khi sử dụng các kỹ thuật tùy chỉnh này, bạn có thể điều chỉnh mô hình Nova để phản ánh chính xác kiến thức độc quyền, quy trình và thương hiệu của bạn trong các ứng dụng AI tạo sinh, đồng thời vẫn duy trì tỷ lệ giá/hiệu năng đầu ngành và độ trễ thấp của Nova. Các kỹ thuật bao gồm Đào tạo trước liên tục, Tinh chỉnh có giám sát (SFT), Tối ưu hóa ưu tiên trực tiếp (DPO), Tối ưu hóa chính sách gần và Chắt lọc kiến thức – với sự hỗ trợ cho cả các tùy chọn đào tạo hiệu quả về mặt thông số và mô hình đầy đủ trên SFT, DPO và Chắt lọc.
Công thức tùy chỉnh của Nova có sẵn trong các công việc đào tạo SageMaker và SageMaker HyperPod, cho phép bạn lựa chọn linh hoạt môi trường phù hợp nhất với cơ sở hạ tầng và yêu cầu về quy mô của bạn. Bạn có thể triển khai mô hình tùy chỉnh trên Amazon Bedrock và gọi chúng thông qua suy luận theo yêu cầu hoặc Thông lượng được cung cấp. Tùy chọn suy luận theo yêu cầu chỉ khả dụng với kỹ thuật đào tạo hiệu quả về mặt thông số.
Công thức cho Amazon Nova trên Amazon SageMaker AI được cung cấp ở Miền Đông Hoa Kỳ (Bắc Virginia).
Để bắt đầu, hãy đọc hướng dẫn sử dụng Amazon Nova và truy cập kho lưu trữ GitHub để duyệt các công thức đào tạo SageMaker cụ thể của Nova.