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Personalización de Amazon Nova en Amazon SageMaker AI usando Optimización de Preferencias Directas
En el AWS Summit de Nueva York, se presentó un conjunto integral de capacidades de personalización de modelos para Amazon Nova, que permite adaptar los modelos de forma sencilla y efectiva. Este artículo se centra en la técnica de Optimización de Preferencias Directas (DPO), una metodología que utiliza pares de respuestas para guiar los resultados del modelo hacia un tono y estilo preferidos, facilitando su alineación con las necesidades específicas de los usuarios.
Flujo de Trabajo para la Personalización de Amazon Nova
El flujo de trabajo para utilizar las recetas de Amazon Nova con trabajos de entrenamiento de SageMaker incluye varios pasos clave:
- Selección de la receta: El usuario elige una receta de personalización que controla los parámetros de entrenamiento y la configuración del modelo.
- Envío de la solicitud API: Se envía una solicitud a la API de SageMaker con la configuración de la receta de Amazon Nova.
- Ejecutar la receta: SageMaker ejecuta la receta en un clúster de computación gestionado.
- Provisionamiento de infraestructura: SageMaker gestiona la infraestructura necesaria y desmantela el clúster al finalizar.
Uso de Direct Preference Optimization (DPO)
La técnica DPO permite ajustar las salidas del modelo a través de indicaciones claras, utilizando ejemplos de respuestas preferidas y no preferidas. Esto se puede implementar utilizando versiones eficientes en parámetros o modelos completos, dependiendo del volumen de datos y las consideraciones de costo. Los modelos personalizados pueden ser desplegados en Amazon Bedrock para inferencias, con una flexibilidad significativa en el entorno de implementación.
Beneficios de la Personalización de Amazon Nova
La personalización de modelos como Amazon Nova ofrece ventajas significativas en diversas aplicaciones empresariales. Por ejemplo, se ha demostrado que el modelo adaptado puede mejorar el rendimiento de tareas específicas, como la atención al cliente y la automatización de flujos de trabajo, logrando un aumento del 81% en la puntuación F1 y mejoras de hasta el 42% en las métricas ROUGE. Esto permite a las organizaciones optimizar su eficiencia operativa y mejorar la experiencia del cliente.
Evaluación y Despliegue del Modelo
Una vez finalizado el entrenamiento del modelo, se deben utilizar las recetas de evaluación de Nova para medir el rendimiento del modelo en relación con los benchmarks establecidos. Se pueden implementar varias métricas, como el gen_qa y llm_judge, para evaluar la precisión y calidad de inferencia del modelo. Estas evaluaciones son cruciales para asegurar que el modelo cumple con los estándares deseados antes de su despliegue final en Amazon Bedrock.
Requisitos Previos para la Personalización
Antes de ejecutar el notebook de ajuste fino del modelo Amazon Nova Micro, es necesario completar ciertos requisitos previos, tales como:
- Solicitar aumentos de cuota para instancias específicas de SageMaker.
- Crear un dominio de Amazon SageMaker Studio para acceder a los cuadernos Jupyter.
- Configurar un rol de IAM con las políticas adecuadas para garantizar el acceso necesario.
La implementación de estas técnicas de personalización permite a las empresas adaptar modelos de lenguaje a sus necesidades específicas de manera eficaz, utilizando herramientas avanzadas de AWS.
Para empezar a utilizar las recetas específicas de Nova, se recomienda visitar los repositorios de recetas de SageMaker HyperPod y el taller de entrenamiento distribuido de SageMaker.
Para más información, consulta el artículo original en: AWS Blog.
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