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OpenAI互換 APIs
Amazon Bedrock は、基盤モデルを微調整するためのOpenAI互換性のある API エンドポイントを提供します。これらのエンドポイントを使用すると、使い慣れた OpenAI SDK とツールを使用して、Amazon Bedrock モデルでファインチューニングジョブを作成、モニタリング、管理できます。 SDKs このページではAPIs を使用して強化ファインチューニングを行う方法について説明します。
主な機能
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トレーニングファイルのアップロード – Files API を使用して、ファインチューニングジョブのトレーニングデータをアップロードおよび管理します。
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ファインチューニングジョブの作成 – カスタムトレーニングデータと報酬関数を使用してファインチューニングジョブを開始します。
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ジョブを一覧表示して取得する – すべてのファインチューニングジョブを表示し、特定のジョブに関する詳細情報を取得します。
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ジョブイベントのモニタリング – 詳細なイベントログを使用してファインチューニングの進行状況を追跡する
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アクセスチェックポイント – トレーニング中に作成された中間モデルチェックポイントを取得する
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即時推論 – ファインチューニングが完了したら、Amazon Bedrock の OpenAI 互換 APIs (Responses/chat completions API) を使用して、追加のデプロイ手順なしで、生成されたファインチューニングされたモデルを使用してオンデマンド推論を行います。
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簡単な移行 – 既存の OpenAI SDK コードベースと互換性があります
オープンウェイトモデルの微調整ワークフローの強化
微調整する前に、Amazon Bedrock には微調整プロセスを作成および管理するための特定のアクセス許可が必要なため、前提条件があることを確認してください。セキュリティとアクセス許可の包括的な情報については、「」を参照してくださいオープンウェイトモデルのアクセスとセキュリティ。
オープンウェイトモデルの補強ファインチューニングを 5 つのステップで実行します。
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トレーニングデータセットのアップロード – Files API を使用して、目的「ファインチューニング」をトレーニングデータセットとして、必要な形式 (JSONL など) でプロンプトをアップロードします。詳細については、「オープンウェイトモデルのデータを準備する」を参照してください。
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報酬関数の設定 – Lambda 関数を使用して、正確性、構造、トーン、またはその他の目標に基づいてモデルレスポンスをスコアリングするグレーダーを定義します。詳細については、「オープンウェイトモデルの報酬関数の設定」を参照してください。
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ファインチューニングジョブの作成 – ベースモデル、データセット、報酬関数、ハイパーパラメータなどのその他のオプション設定を指定して、 OpenAI互換 API を使用して強化ファインチューニングジョブを起動します。詳細については、「ファインチューニングジョブを作成する」を参照してください。
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トレーニングの進行状況のモニタリング – ファインチューニングジョブ APIs。詳細については、「ファインチューニングイベントを一覧表示する」を参照してください。中間モデルチェックポイントにアクセスして、さまざまなトレーニング段階でパフォーマンスを評価します。「」を参照してくださいファインチューニングチェックポイントを一覧表示する。
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推論の実行 – Amazon Bedrock の OpenAI互換の Responses API または Chat Completions APIs を使用して、ファインチューニングされたモデル ID を直接推論に使用します。詳細については、「微調整されたモデルで推論を実行する」を参照してください。
サポートされているリージョンとエンドポイント
次の表は、OpenAI互換性のあるファインチューニング APIs をサポートする基盤モデルとリージョンを示しています。
| プロバイダー | モデル | モデル ID | リージョン名 | リージョン | Endpoint |
|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | Gpt-oss-20B | openai.gpt-oss-20b | 米国西部 (オレゴン) | us-west-2 | bedrock-mantle.us-west-2.api.aws |
| Qwen | Qwen3 32B | qwen.qwen3-32b | 米国西部 (オレゴン) | us-west-2 | bedrock-mantle.us-west-2.api.aws |