GPU प्रबंधित किए बिना SageMaker AI के साथ मॉडल को कस्टमाइज़ करने के नए तरीकों की घोषणा
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AWS ने SageMaker AI सर्वरलेस मॉडल कस्टमाइजेशन ट्रेनिंग सत्रों की सामान्य उपलब्धता की घोषणा की है, जिससे डेवलपर्स GPU इंफ्रास्ट्रक्चर को प्रबंधित किए बिना ही मॉडलों को अनुकूलित कर सकते हैं। यह नई सुविधा उपयोगकर्ताओं को अपनी स्वयं की पोस्ट-ट्रेनिंग लूप लिखने और समन्वित करने की अनुमति देती है, जिसमें कस्टम लॉस फंक्शंस और रिवार्ड सिग्नल शामिल हैं, जबकि AWS वितरित निष्पादन और त्रुटि पुनर्प्राप्ति का प्रबंधन करता है। ग्राहक SFT, DPO, RLVR और मल्टी-टर्न रिइनफोर्समेंट लर्निंग जैसे विभिन्न तकनीकों का उपयोग पूर्ण नियंत्रण के साथ कर सकते हैं। यह सेवा gpt-oss-20b, gemma-4-31B-it और Qwen वेरिएंट सहित विशिष्ट ओपन-वेइट मॉडलों का समर्थन करती है। उपयोगकर्ता अपने डेटा और मॉडलों पर अधिकार बनाए रखते हैं, जो उनके स्वयं के S3 बकेट में रहते हैं और अन्य मॉडलों के ट्रेनिंग के लिए उपयोग नहीं किए जाते हैं। कार्यान्वयन SageMaker Python SDK या SageMaker Studio के भीतर एकीकृत कोडिंग एजेंट्स का उपयोग करके आसान बनाया गया है। स्वास्थ्य और AI क्षेत्रों से शुरुआती उपयोगकर्ताओं ने सूक्ष्म नियंत्रण और संचालनात्मक सरलता के लिए इस प्लेटफ़ॉर्म की प्रशंसा की है।
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