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# 강화 미세 조정으로 Amazon Nova 모델 미세 조정
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미세 조정 전에 Amazon Bedrock에 미세 조정 프로세스를 생성하고 관리할 수 있는 특정 권한이 필요하므로 사전 요구 사항이 있는지 확인합니다. 포괄적인 보안 및 권한 정보는 섹션을 참조하세요[Amazon Nova 모델의 액세스 및 보안](rft-access-security.md).

Amazon Nova 모델에 대한 강화 미세 조정을 5단계로 실행합니다.

1. **훈련 데이터 세트 제공** - 필수 형식(예: JSONL)의 프롬프트를 강화 미세 조정 훈련 데이터 세트로 업로드합니다. 자세한 내용은 [Amazon Nova 모델용 데이터 준비](rft-prepare-data.md) 단원을 참조하십시오.

1. **보상 함수 구성(grader)** - 정확성, 구조, 어조 또는 기타 목표에 따라 모델 응답을 채점하도록 grader를 정의합니다. 보상 함수는 Lambda를 사용하여 실행하여 목표 점수를 계산할 수 있습니다. 또한 사용자가 구성한 기준과 원칙에 따라 모델을 판사로 선택하고(콘솔을 통해) 응답을 등급을 매길 수 있습니다(콘솔은 이를 Lambda 함수로 자동 변환). 자세한 내용은 [Amazon Nova 모델에 대한 보상 함수 설정](reward-functions.md) 단원을 참조하십시오.

1. **강화 미세 조정 작업 제출** - 기본 모델, 데이터 세트, 보상 함수 및 하이퍼파라미터와 같은 기타 선택적 설정을 지정하여 강화 미세 조정 작업을 시작합니다. 자세한 내용은 [Amazon Nova 모델에 대한 미세 조정 작업 생성 및 관리](rft-submit-job.md) 단원을 참조하십시오.

1. **훈련 모니터링** - 완료 시까지 작업 상태, 보상 지표 및 훈련 진행 상황을 추적합니다. 자세한 내용은 [RFT 훈련 작업 모니터링](rft-submit-job.md#rft-monitor-job) 단원을 참조하십시오.

1. **미세 조정된 모델 사용** - 작업 완료 후 온디맨드 추론을 위해 클릭 한 번으로 결과 RFT 모델을 배포합니다. 일관된 성능이 필요한 미션 크리티컬 워크로드에도 프로비저닝된 처리량을 사용할 수 있습니다. [사용자 지정 모델의 추론 설정](model-customization-use.md)을(를) 참조하세요. **플레이그라운드에서 테스트를** 사용하여 응답을 평가하고 기본 모델과 비교합니다.

**중요**  
모델을 강화 미세 조정하기 위해 Amazon Bedrock에 최대 20K000개의 프롬프트를 제공할 수 있습니다.

## 지원되는 Nova 모델
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다음 표에는 강화 미세 조정으로 사용자 지정할 수 있는 Amazon Nova 모델이 나와 있습니다.

**참고**  
개방형 모델을 포함하여 지원되는 추가 모델에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[OpenAI호환 APIs 사용하여 개방형 모델 미세 조정](fine-tuning-openai-apis.md).


**강화 미세 조정에 지원되는 모델**  

| 제공업체 | 모델 | 모델 ID | 단일 리전 모델 지원 | 
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| Amazon | Nova 2 Lite | amazon.nova-2-lite-v1:0:256k | us-east-1 |