Объявлены новые способы настройки моделей с помощью SageMaker AI без управления GPU
aws ·
AWS объявила о общем доступе к серверным сессиям настройки моделей SageMaker AI, позволяющим разработчикам настраивать модели без управления инфраструктурой GPU. Эта новая функция дает пользователям возможность писать и координировать собственные постобучающие циклы, включая пользовательские функции потерь и сигналы вознаграждения, в то время как AWS берет на себя распределенное выполнение и восстановление после сбоев. Клиенты могут использовать различные методы, такие как SFT, DPO, RLVR и многоэтапное обучение с подкреплением, сохраняя полный контроль над процессом обучения. Сервис поддерживает конкретные модели с открытыми весами, включая gpt-oss-20b, gemma-4-31B-it и варианты Qwen. Пользователи сохраняют права собственности на свои данные и модели, которые остаются в их собственных хранилищах S3 и не используются для обучения других моделей. Внедрение облегчается с помощью SageMaker Python SDK или напрямую в SageMaker Studio с использованием интегрированных кодовых агентов. Ранние пользователи из сферы здравоохранения и ИИ высоко оценили платформу за ее детальный контроль и операционную простоту.
aws