Amazon SageMaker AI上的多轮强化学习：实战指南 | AI Archive

Amazon SageMaker AI上的多轮强化学习：实战指南

aws · 2026-10-23T17:48:54+00:00

本文提供了一份在 Amazon SageMaker AI 上实施多轮强化学习（MTRL）的实操指南，用于训练面向智能体任务的模型。与监督微调不同，MTRL 基于多步序列的最终结果而非单个提示来优化模型。作者通过在 Amazon Bedrock AgentCore 上托管的 Wordle 游戏环境演示了这一过程，其中智能体与策略模型交互，并在任务完成后获得单一奖励。实验中，将 GPT-OSS-20B 模型的求解率从 61% 提升至 84%，推理设置下的令牌成本约为 339 美元。该指南详细介绍了整个流程，包括 IAM 角色配置、智能体部署、数据集准备以及通过 MLflow 进行监控。文章还强调了关键的设计经验教训，例如构建以结果为导向而非中间塑造的奖励机制，以及管理并发问题。最后，作者强调应在实际的推理参数下评估模型，以避免误导性验证指标。