É possível ajustar FMs no Amazon Bedrock com facilidade usando dados marcados ou ao usar o recurso de treinamento prévio contínuo para personalizar o modelo usando dados não marcados. Para começar, forneça o conjunto de dados de treinamento e validação, configure hiperparâmetros (epochs, tamanho do lote, taxa de aprendizado, etapas de aquecimento) e envie o trabalho. Em algumas horas, seu modelo ajustado pode ser acessado com a mesma API (InvokeModel).