DataPulse, firma analityczna, chce dostroić model podstawowy w Amazon Bedrock, aby poprawić odpowiedzi w dialogach dotyczących wsparcia technicznego dla swoich produktów. Przygotowano plik treningowy i przesłano go do s3://datapulse-bedrock/train/support_finetune.jsonl. Bedrock oczekuje jednego przykładu treningowego na linię. Który z poniższych jest poprawnym przepływem pracy przygotowania i przesłania, aby utworzyć zadanie dostrajania modelu Bedrock (dostosowywania modelu)?

Poprawna odpowiedź opisuje standardowy i wymagany format danych oraz przepływ pracy dla dostrajania modeli w Amazon Bedrock. Bedrock oczekuje danych treningowych w formacie JSONL, gdzie każda linia to obiekt JSON z kluczami "prompt" i "completion". Plik musi być przesłany do S3, a następnie użyty w wywołaniu CreateModelCustomizationJob z odpowiednimi parametrami, takimi jak trainingDataS3Uri i trainingFormat ustawionym na "jsonl". Pozostałe opcje są nieprawidłowe, ponieważ Bedrock nie obsługuje formatu CSV dla dostrajania, nie używa SageMaker HyperParameterTuningJob do tego celu, ani nie akceptuje pliku JSONL opakowanego w obiekt JSON najwyższego poziomu, ani też nie pozwala na pominięcie roli IAM z uprawnieniami do S3.