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OpenAI호환 APIs 사용하여 개방형 모델 미세 조정
Amazon Bedrock은 파운데이션 모델을 미세 조정하기 위한 OpenAI 호환되는 API 엔드포인트를 제공합니다. 이러한 엔드포인트를 사용하면 익숙한 OpenAI SDK와 도구를 사용하여 Amazon Bedrock 모델을 사용하여 미세 조정 작업을 생성, 모니터링 및 관리할 수 있습니다. SDKs 이 페이지에서는 강화 미세 조정을 위해 이러한 APIs를 사용하는 방법을 강조합니다.
주요 기능
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훈련 파일 업로드 - 파일 API를 사용하여 미세 조정 작업을 위한 훈련 데이터를 업로드하고 관리합니다.
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미세 조정 작업 생성 - 사용자 지정 훈련 데이터 및 보상 함수를 사용하여 미세 조정 작업 시작
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작업 나열 및 검색 - 모든 미세 조정 작업을 보고 특정 작업에 대한 세부 정보 가져오기
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작업 이벤트 모니터링 - 세부 이벤트 로그를 통해 미세 조정 진행 상황 추적
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액세스 체크포인트 - 훈련 중에 생성된 중간 모델 체크포인트 검색
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즉각적인 추론 - 미세 조정이 완료된 후 추가 배포 단계 없이 Amazon Bedrock의 OpenAI 호환 APIs(응답/채팅 완료 API)를 통한 온디맨드 추론을 위해 결과 미세 조정된 모델을 사용합니다.
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간편한 마이그레이션 - 기존 OpenAI SDK 코드베이스와 호환
개방형 가중치 모델을 위한 강화 미세 조정 워크플로
Amazon Bedrock에는 미세 조정 프로세스를 생성하고 관리할 수 있는 특정 권한이 필요하므로 미세 조정 전에 사전 요구 사항이 있는지 확인합니다. 포괄적인 보안 및 권한 정보는 섹션을 참조하세요개방형 모델을 위한 액세스 및 보안.
5단계로 개방형 가중치 모델에 대한 강화 미세 조정을 실행합니다.
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훈련 데이터 세트 업로드 - 파일 API를 사용하여 훈련 데이터 세트를 강화 미세 조정하기 위해 “세분 조정”이라는 목적으로 필수 형식(예: JSONL)으로 프롬프트를 업로드합니다. 자세한 내용은 개방형 모델을 위한 데이터 준비 단원을 참조하십시오.
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보상 함수 구성 - Lambda 함수를 사용하여 정확성, 구조, 어조 또는 기타 목표에 따라 모델 응답을 채점하도록 그레이더를 정의합니다. 자세한 내용은 개방형 모델에 대한 보상 함수 설정 단원을 참조하십시오.
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미세 조정 작업 생성 OpenAI- 기본 모델, 데이터 세트, 보상 함수 및 하이퍼파라미터와 같은 기타 선택적 설정을 지정하여 호환 API를 사용하여 강화 미세 조정 작업을 시작합니다. 자세한 내용은 미세 조정 작업 생성 단원을 참조하십시오.
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훈련 진행 상황 모니터링 - 미세 조정 작업 APIs. 자세한 내용은 미세 조정 이벤트 나열 단원을 참조하십시오. 중간 모델 체크포인트에 액세스하여 다양한 훈련 단계에서 성능을 평가합니다. 섹션을 참조하세요미세 조정 체크포인트 나열.
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추론 실행 - Amazon Bedrock의 OpenAI호환 응답 또는 채팅 완료 APIs를 통해 추론에 직접 미세 조정된 모델 ID를 사용합니다. 자세한 내용은 미세 조정된 모델을 사용하여 추론 실행 단원을 참조하십시오.
지원되는 리전 및 엔드포인트
다음 표에는 OpenAI 호환되는 미세 조정 APIs.
| 제공업체 | 모델 | 모델 ID | 리전 이름 | 리전 | 엔드포인트 |
|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | Gpt-oss-20B | openai.gpt-oss-20b | 미국 서부(오리건) | us-west-2 | bedrock-mantle.us-west-2.api.aws |
| 쿠엔 | Qwen3 32B | qwen.qwen3-32b | 미국 서부(오리건) | us-west-2 | bedrock-mantle.us-west-2.api.aws |
