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Amazon Nova Lite Fine-Tuning: 高性价比的视觉检测模型微调案例与实践
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原文中文，约11500字，阅读约需28分钟。
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内容提要
本文介绍了在Amazon Bedrock上微调Amazon Nova Lite 1.0的两个案例，分别针对航拍视角检测和低光照监控场景。微调后，指令遵循能力和检测准确率显著提高，成本降低，提供了高性价比的解决方案。
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关键要点
- 本文介绍了在Amazon Bedrock上微调Amazon Nova Lite 1.0的两个案例，分别针对航拍视角检测和低光照监控场景。
- 微调后，指令遵循能力和检测准确率显著提高，成本降低，提供了高性价比的解决方案。
- Amazon Nova Lite 1.0在通用视觉任务中提供了卓越的性价比，但专业应用场景需要增强的指令理解能力。
- 航拍视角群组检测的需求是减少视觉干扰和优化系统性能，同时控制成本。
- 微调后的Nova Lite模型在航拍视角检测中，检测框数量减少92%，实现了高性价比的Pro级别性能。
- 在夜间低光照条件下，微调后的模型能够有效降低误报率，提高检测准确率。
- 微调过程包括数据标注、创建训练任务和模型部署，确保高质量的训练数据。
- 训练成本低，Nova Lite微调的总训练成本约为$0.02，提供了卓越的成本效益。
- 作者为亚马逊云科技解决方案架构师，具有丰富的架构设计和项目管理经验。
