تعلن Amazon SageMaker AI عن واجهات برمجة تطبيقات الجلسة التدريبية لتخصيص النموذج بلا خادم
يدعم تخصيص نموذج Amazon SageMaker AI بلا خادم الآن واجهات برمجة تطبيقات جلسات التدريب، مما يمنح العملاء التحكم الكامل في خوارزمية ما بعد التدريب دون توفير البنية التحتية لوحدة معالجة الرسومات أو إدارتها. تتيح التقنيات المُدارة، بما في ذلك SFT وDPO وطرق تعلم التعزيز الأخرى، للعملاء اختيار تقنية ونموذج وجعل SageMaker AI تدير التدريب. باستخدام واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالدورات التدريبية، يمكن للفرق كتابة حلقة التدريب، سواء كان ذلك بإعادة إنتاج SFT أو DPO وفقًا لشروطهم الخاصة أو تنفيذ خسارة مخصصة أو إشارة مكافأة RL جديدة أو منهج بيانات أو خوارزمية مباشرة من أحدث الأبحاث. تصبح العمليات مثل forward_backward() وoptim_step() وsample() استدعاءات API مقابل جلسة مباشرة ذات حالة، حتى يقوم العملاء بتكوين أي إجراء تدريبي تتطلبه تقنيتهم بينما تتعامل SageMaker AI مع تخصيص وحدة معالجة الرسومات وتحميل النموذج وLoRA والتنفيذ الموزع واسترداد الأخطاء وتخزين نقاط التفتيش والأمان.
يمكن للعملاء الاتصال بهذه العمليات مباشرة من رمز Python الخاص بهم لدفع تعلم التعزيز أو الضبط الدقيق الخاضع للإشراف أو أهداف التدريب المخصصة مقابل جلسة مباشرة، مع الإشارة المرجعية والسيرة الذاتية المضمنة. تتم معالجة الفواتير لكل رمز مميز، لذلك لا تتم محاسبة الحسابات المحلية مثل تسجيل المكافآت على أنها وقت GPU. تقوم SageMaker AI أيضًا بإصدار كتاب الجلسات التدريبية من SageMaker، وهو مجموعة من وصفات SFT وRL الجاهزة للتشغيل التي يمكن للعملاء استخدامها كمخططات لحلقات التدريب الخاصة بهم.
تتوفر واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالدورات التدريبية بشكل عام اليوم في شرق الولايات المتحدة (فرجينيا الشمالية) وغرب الولايات المتحدة (أوريجون) وآسيا والمحيط الهادئ (مومباي). للبدء، قم بتثبيت SageMaker Python SDK واستنساخ الكتاب، أو قم بإطلاق دفتر ملاحظات في استوديو SageMaker وقم بتوصيل وكيل البرمجة. لمعرفة المزيد، تفضل بزيارة الوثائق وصفحة الويب الخاصة بخدمة Amazon SageMaker AI.