Bir analiz şirketi olan DataPulse, ürün destek diyaloglarındaki yanıtları iyileştirmek için Amazon Bedrock'taki bir temel modeli ince ayar yapmak istiyor. Bir eğitim dosyası hazırladınız ve s3://datapulse-bedrock/train/support_finetune.jsonl adresine yüklediniz. Bedrock, satır başına bir eğitim örneği bekliyor. Bir Bedrock ince ayar (model özelleştirme) işi oluşturmak için aşağıdaki hazırlık ve gönderme iş akışlarından hangisi doğrudur?

Doğru cevap, Amazon Bedrock'un ince ayar için beklediği veri formatını ve API çağrısını doğru bir şekilde açıklar. Bedrock, her satırın prompt (kullanıcı girişi) ve completion (asistan yanıtı) anahtarlarına sahip bir JSON nesnesi olduğu JSONL formatını tercih eder. Veri S3'e yüklendikten sonra, CreateModelCustomizationJob API'si (veya SDK eşdeğeri) doğru parametrelerle (baseModelArn, trainingDataS3Uri, roleArn ve trainingFormat="jsonl") çağrılmalıdır. Diğer seçenekler yanlıştır çünkü: Tek bir JSON dizisi dosyası veya SageMaker HyperParameterTuningJob, Bedrock'un doğrudan ince ayar iş akışına uygun değildir. Bedrock, ince ayar için CSV formatını desteklemez ve S3 yolunu tam olarak belirtmek gerekir, sadece demet adını değil. Bedrock, instruction ve response anahtarlarını beklese de, tüm dosyayı üst düzey bir JSON nesnesine sarmak doğru format değildir ve Bedrock konsolu aracılığıyla 'JSON Yükle' seçeneği bu tür bir ince ayar işi için uygun değildir.