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在Bedrock微调Haiku并托管任务模型
验证JSONL对话格式、上传S3、提交Bedrock定制任务并部署所得模型用于推理。
目标
从已核验示例集得到一个可调用的定制Claude Haiku模型,而不仅是检查训练数据。
步骤
- 按system/messages格式准备JSONL:首条user、末条assistant、至少两条消息且角色交替。 [src10-anthropic-finetune-haiku-task-model-on-bedrock]
- 把训练文件上传到自有S3 bucket,并用有读取该bucket权限的Bedrock service role提交customization job。 [src10-anthropic-finetune-haiku-task-model-on-bedrock]
- 用boto3检查job状态,等待完成后创建model deployment/推理profile,并用保留验证提示测试定制模型。 [src10-anthropic-finetune-haiku-task-model-on-bedrock]
验证方式
job状态必须为Completed,模型部署成功;留出测试项遵循目标JSON格式且不直接复用训练示例。
故障处理
若Bedrock拒绝角色,检查S3读权限和区域;若训练任务失败,检查JSONL首尾角色和多余字段后新建任务。
权限边界
前置条件
- AWS账户、Bedrock模型定制资格/配额、S3 bucket与可读训练service role;定制可能需要申请模型访问。
权限边界
- 上传JSONL到S3并创建付费训练/托管资源;样例数据也会发给AWS Bedrock处理。
限制
训练时间、费用和可用区域取决于Bedrock当前支持;仅用获准、去标识化样本。
固定上游来源
- 仓库
- anthropics/anthropic-cookbook
- 文件路径
- finetuning/finetuning_on_bedrock.ipynb
- 固定提交
9c1e493ddd2b82df399d2a61b9c806c539e18be6- 来源检查
- 2026-10-14 · 已按固定上游来源核对
仓库指标
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许可证: MIT