分析企業のDataPulseは、Amazon Bedrockの基盤モデルを微調整して、製品サポートの対話における応答を改善したいと考えています。トレーニングファイルを準備し、s3://datapulse-bedrock/train/support_finetune.jsonl にアップロードしました。Bedrockは、1行につき1つのトレーニング例を想定しています。Bedrockの微調整（モデルのカスタマイズ）ジョブを作成するための、正しい準備と送信のワークフローは次のうちどれですか？

この選択肢が正しいのは、Amazon Bedrockのモデルカスタマイズ（微調整）ジョブの要件を正確に満たしているためです。トレーニングデータは、各行が「prompt」と「completion」キーを持つ単一のJSONオブジェクトであるJSONL形式である必要があります。また、CreateModelCustomizationJob API（またはSDK相当）を使用し、trainingDataS3UriでS3パスを正確に指定し、trainingFormatを「jsonl」に設定し、S3への読み取り権限を持つroleArnを提供する必要があります。 他の選択肢は、Bedrockの要件と一致しません。 JSON配列ファイルは、Bedrockの微調整データ形式ではありません。また、SageMaker HyperParameterTuningJobはBedrockの微調整とは異なるサービスです。 BedrockはCSV形式をサポートしてい