当有新的训练数据可用时，在 AWS Bedrock 上更新或重新训练定制模型需要一个结构化的工作流程，以确保改进得到有效整合。首先，您需要准备新的数据并将其与现有训练数据集结合。Bedrock 允许您将额外数据上传到现有数据集存储（例如 Amazon S3），并在创建新的训练任务时引用它。例如，如果您的模型最初是用 2022 年的客户支持工单数据进行训练的，您可能会添加 2023 年的数据来捕捉更新的语言模式。Bedrock 的训练过程通常需要指定更新后的数据集位置，并使用相同的基础模型但采用扩展后的数据集重新运行微调任务。这确保了模型能够从历史数据和新示例中进行学习。
接下来，您将通过 Bedrock 的 API 或控制台配置并执行重新训练任务。在设置任务时，您可以调整学习率或批量大小等超参数，以针对更新后的数据集大小或复杂性进行优化。例如，如果您的新数据包含最近产品发布中的技术术语，您可能会增加训练 epoch 的数量，以帮助模型掌握这些专业术语。启动任务后，Bedrock 会管理基础设施，您可以通过 CloudWatch 指标监控进度。完成后，根据包含旧数据和新数据示例的验证集评估更新后模型的性能，以确保它没有遗忘先前的知识（一个常见问题称为“灾难性遗忘”）。像 Bedrock 内置的评估工作流程或自定义脚本等工具可以自动化此比较过程。
最后，部署改进后的模型版本，并在替换生产端点之前在预生产环境中进行验证。例如，如果您的模型为聊天机器人提供支持，请使用反映新旧使用场景的真实用户查询进行测试。Bedrock 支持版本控制，如果更新引入了回归，您可以回滚。为了保持持续改进，考虑自动化数据收集和重新训练触发器——例如每月重新训练，或当准确性降至阈值以下时。然而，需要平衡频率与成本：每次训练任务都会产生计算费用，过度重新训练可能会导致收益递减。通过系统地整合新数据、调整参数并验证更改，您可以迭代地提升 Bedrock 模型的性能，同时保持其可靠性。