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# Accesso e sicurezza per modelli a peso aperto
Accesso e sicurezza

Prima di iniziare il reinforcement fine-tuning (RFT), assicurati di comprendere il tipo di accesso di cui Amazon Bedrock ha bisogno per operazioni specifiche di RFT. RFT richiede autorizzazioni aggiuntive oltre alla regolazione di precisione standard grazie alle sue capacità di esecuzione della funzione di ricompensa.

## Prerequisiti


Prima di utilizzare il fine-tuning OpenAI compatibile con Amazon Bedrock APIs, assicurati di disporre di quanto segue:

1. Un AWS account con le autorizzazioni appropriate per accedere ad Amazon Bedrock

1. **Autenticazione**: puoi autenticarti utilizzando:
   + Chiave API Amazon Bedrock (richiesta per OpenAI SDK e disponibile per le richieste HTTP)
   + AWS credenziali (supportate per le richieste HTTP)
**Nota**  
[Se utilizzi chiavi API di Amazon Bedrock a breve/lungo termine, assicurati che il tuo ruolo abbia accesso alle seguenti autorizzazioni delle policy IAM: e al ruolo. `AmazonBedrockMantleFullAccess` AWSLambda](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/ug/rft-open-weight-access-security#openai-fine-tuning-lambda-permissions)

1. **OpenAISDK (opzionale)**: installa l'SDK OpenAI Python se utilizzi richieste basate su SDK.

1. Variabili di **ambiente: imposta le seguenti variabili** di ambiente:
   + `OPENAI_API_KEY`— Imposta sulla tua chiave API Amazon Bedrock
   + `OPENAI_BASE_URL`— Impostato sull'endpoint Amazon Bedrock per la tua regione (ad esempio,) `https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/v1`

   Per ulteriori informazioni, consulta [API di risposta](bedrock-mantle.md#bedrock-mantle-responses).

1. **Dati di addestramento** formattati come file JSONL con lo scopo. `fine-tune` Per ulteriori informazioni, consulta [Preparare i dati per modelli a peso aperto](rft-prepare-data-open-weight.md).

## Autorizzazioni Lambda per le funzioni di ricompensa


È necessario aggiungere le autorizzazioni di chiamata Lambda. Di seguito viene illustrato un esempio di policy che è possibile utilizzare:

```
{
    "Version": "2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "lambda:InvokeFunction"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:lambda:*:*:function:reward-function-name"
            ]
        }
    ]
}
```

Puoi anche utilizzare i modelli ospitati da Amazon Bedrock come giudici per configurare funzioni di ricompensa. Dovrai aggiungere autorizzazioni specifiche per richiamare i modelli di base al ruolo di esecuzione Lambda. Nel tuo ruolo lambda, puoi configurare queste politiche gestite per il grading. LLMs Per informazioni, consulta [AmazonBedrockLimitedAccess](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonBedrockLimitedAccess.html).

Di seguito è riportato un esempio di come richiamare i modelli di Amazon Bedrock Foundation come arbitri utilizzando l'API Invoke:

```
{
    "Version": "2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "bedrock:InvokeModel"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:bedrock:*:*:foundation-model/*"
            ]
        }
    ]
}
```