AWS Bedrock 提供对各种基础模型的访问，但并非所有模型都支持微调。微调的可用性取决于模型提供商及其特定策略。例如，某些模型（如 Anthropic 的 Claude 或 AI21 Labs 的 Jurassic-2 系列）可能提供微调选项，而其他模型可能将自定义限制为提示工程或检索增强生成 (RAG)。在开始之前，您应该查看 Bedrock 文档或模型提供商的页面，以确认特定模型是否支持微调。如果模型确实支持，Bedrock 通常会提供 API 或工作流程来上传训练数据、配置超参数和部署经过调整的模型。但是，来自 Meta 的 Llama 或 Stability AI 的 Stable Diffusion 等提供商的模型可能根本不支持 Bedrock 中的微调，从而将您限制为仅推理的使用场景。
要选择用于微调的模型，首先要确定您的任务要求。例如，如果您正在构建一个文本摘要工具，那么像 Claude 这样的模型可能很合适，因为它在语言任务方面表现出色。如果您的应用程序需要多语言支持，那么 Amazon Titan 可能是更好的选择。接下来，使用 Bedrock 的 playground 或示例提示评估模型的基本功能，以确保它与您的使用场景一致，然后再投入时间进行微调。此外，还要考虑成本和可扩展性：较大的模型可能会产生更好的结果，但可能会增加训练和推理费用。查看提供商的文档，了解有关数据格式、训练时间和硬件要求的详细信息。例如，微调 Claude 可能需要您的数据集采用 JSONL 格式，其中包含特定的提示-完成对，而 Jurassic-2 可能有不同的指南。最后，如果商业应用是您的项目的一部分，请验证模型的许可证和使用条款是否允许商业应用。
要在 Bedrock 中实施微调，请导航到 AWS 控制台中的模型详细信息。如果支持微调，您将看到创建训练作业、上传数据以及指定参数（如 epoch 或学习率）的选项。如果您将其集成到管道中，请使用 AWS CloudFormation 或 Bedrock API 来自动化此过程。训练后，使用单独的测试数据集验证经过调整的模型，并将准确率或延迟等指标与基本模型进行比较。例如，如果您为客户支持聊天机器人微调了 Claude，请衡量调整前后的响应相关性。请记住，微调是不可逆的 - 一旦自定义，您就无法恢复到原始模型。如果您不确定选择哪个模型，请从较小规模的实验开始，并根据性能和成本权衡进行迭代。