新手用Amazon Nova AI训练定制模型最短需12小时、最长5天；微调Canvas图像模型推荐自动工作流（2小时内完成），手动需≥20张高清图及统一英文描述；微调Nova Pro语言模型须严格JSONL格式，500条数据需4～6小时，2000条以上全参数微调需18～36小时；部署后端点初始化固定耗时15分钟。
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新手用Amazon Nova AI训练一个能实际跑起来的定制模型，从上传数据到获得可用API端点，最短需要12小时，最长可能拖到5天——这取决于你选的是微调Canvas图像模型，还是微调Nova Pro语言模型，以及是否跳过数据清洗环节。
微调Nova Canvas角色一致性模型（图像类）
方法一：走官方自动化工作流（推荐新手）
1. 将含目标角色的视频上传至Amazon S3存储桶→系统自动触发ECS任务→每秒采样1帧→居中裁剪出清晰角色图→调用Nova Pro生成精准文本描述→写入S3形成带标签的训练集。
这一步耗时由视频长度决定，1分钟视频约生成60张图，全程自动，无需人工干预，通常在2小时内完成。
方法二：手动准备训练图
必须提供至少20张同一角色不同姿态/表情/光照下的高清正面图，【少于15张会导致模型无法识别面部结构，生成结果严重失真】；每张图需单独配一句不超过20字的英文描述（如“Mayu smiling, holding teacup, studio lighting”），描述不一致会直接污染微调效果。
用户要生成可打印的中文字帖/练习纸、导出多页 A4 PDF 报告，或把 SVG 设计稿零误差还原到 Canvas 时使用。本技能是「Canvas 内容工厂闭环」的总控，编排：网格渲染引擎(13 种教育网格+拼音标注) → 多页 PDF 导出(A4 合成) → SVG 精准复刻(坐标误差<0.001px)。触发词：生成字帖、练习纸、导出 PDF、SVG 转 Canvas、印刷级还原、A4 报告、米字格田字格。
微调Nova Pro语言模型（文本类）
第一步：确认数据格式
必须是JSONL格式，每行一条{"prompt": "...", "completion": "..."}，且prompt字段不能含中文标点、completion不能有换行或空格开头——Nova后台校验极严，格式错1处整批数据被拒。
第二步：上传与启动
将整理好的JSONL文件拖入SageMaker Notebook →运行create_model_customization_job API →选择实例类型为ml.g5.2xlarge（最低可用规格）→提交。
第三步：等待训练完成
若数据量≤500条，通常4～6小时出结果；若达2000条以上，且启用全参数微调（非LoRA），则需18～36小时；【中途无法暂停或修改参数，失败只能重传整套数据】。
部署与验证阶段
训练完成后，必须调用create_model_provisioned_throughput创建预置吞吐量端点，否则无法调用。这个步骤本身只要2分钟，但端点初始化耗时固定为15分钟——无论模型大小，都得等满15分钟才能发起首次推理请求。
验证时用同一组测试prompt跑3次，若响应时间波动超过800ms，说明实例规格不足，需升配重部署。
