Amazon SageMaker AI 现在支持 Gemma 4 模型进行无服务器模型自定义

发布于: 2026年6月30日

Amazon SageMaker AI 现在支持使用有监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）和强化微调（RFT）对 Gemma 4 E4B 和 31B 模型进行无服务器模型自定义。Gemma 是由 Google DeepMind 构建的一系列开放模型。除了在 SageMaker AI 上部署这些模型外，现在还可以根据具体领域和工作流程对其进行调整。此次发布还扩展了SageMaker AI 上可用于无服务器自定义的模型种类，包括来自 Nova、Nemotron 3、Qwen、Llama、gpt-oss 和 DeepSeek 系列的模型。

借助模型自定义，您可以使用专有数据定制基础模型，从而提高模型在领域特定任务方面的准确性，确保输出与企业的基调保持一致，或者使用已标注数据提高模型在新任务方面的性能。通过无服务器自定义，SageMaker AI 可以处理所有基础设施预置和训练编排，使您可以专注于数据和评估，而无需花费精力进行集群管理，且只需为实际使用量付费。

SageMaker AI 上的无服务器模型自定义已在美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国西部（俄勒冈州）、亚太地区（东京）和欧洲地区（爱尔兰）推出。要开始使用，请导航到 Amazon SageMaker Studio 中的“模型”页面启动自定义作业，或者使用 SageMaker Python SDK 进行编程访问。要了解更多信息，请参阅 Amazon SageMaker AI 模型自定义文档。