Amazon SageMaker AI führt KI-Agenten zur Modellanpassung ein
Amazon SageMaker AI bietet jetzt einen agentenbasierten Prozess, der die Modellanpassung von einem monatelangen Prozess in einen Workflow verwandelt, der innerhalb von Tagen oder Stunden abgeschlossen ist. Kunden, die eine KI-Lösung entwickeln, müssen die Ziele und Erfolgskriterien ihres Anwendungsfalls sorgfältig definieren, Daten aufbereiten, die richtigen Modelle auswählen sowie mehrere Experimente mit verschiedenen Modellen und Feinabstimmungstechniken konfigurieren, durchführen und auswerten. Sobald ein geeigneter Modellkandidat gefunden wurde, der die Erfolgskriterien erfüllt, muss ermittelt werden, wie das Modell am kostengünstigsten bereitgestellt werden kann. Während dieses gesamten Arbeitsablaufs müssen sich die Kunden um die undifferenzierten, aufwendigen Aufgaben kümmern, die mit der Einrichtung der Infrastruktur für das Training und die Bereitstellung der Modelle verbunden sind. Dank dieser neuen Funktion können Entwickler nun über Interaktionen in natürlicher Sprache mit Programmieragenten den gesamten Prozess von der Definition des Anwendungsfalls bis zur produktiven Bereitstellung eines hochwertigen Modells optimieren.
Das agentenbasierte Erlebnis, das auf den Skills des SageMaker-AI-Modellanpassungsagenten beruht, nutzt Epertenwissen zur Feinabstimmung auf den spezifischen Anwendungsfall eines Entwicklers, zur Umwandlung in die erforderlichen Datenformate, zur umfassenden Qualitätsbewertung unter Verwendung von LLM-as-a-Judge-Metriken sowie flexible Bereitstellungsoptionen für Amazon-Bedrock- oder SageMaker-AI-Endpunkte. Kunden können diese Skills in jeder IDE ihrer Wahl installieren, z. B. Visual Studio und Cursor. Entwickler können mit verschiedenen Coding-Agenten wie Kiro, Claude Code und CoPilot arbeiten, um gängige Modellfamilien wie Amazon Nova, Llama, Qwen und GPT-OSS zu optimieren. Das Erlebnis generiert wiederverwendbare, editierbare Code-Artefakte für Transparenz, Reproduzierbarkeit und Automatisierung durch Integration in AIOps-Pipelines
Installieren Sie SageMaker AI-Skills in Ihrer Lieblings-IDE mit dem sagemaker-ai agent-Plugin. Die Modellanpassungsskills von SageMaker AI sind ebenfalls verfügbar und zusammen mit dem Kiro Coding-Agenten in SageMaker Studio Notebooks vorinstalliert. Sie müssen sich lediglich für das Kiro-Abonnement anmelden, das Chat-Fenster in Studio Notebooks öffnen und mit dem Agenten chatten, um den Workflow zu erstellen. Die Lösung unterstützt fortgeschrittene Anpassungstechniken, darunter die überwachte Feinabstimmung zur Anweisungsoptimierung, die direkte Präferenzoptimierung zur Anpassung von Tonalität und Präferenzen sowie Reinforcement Learning für Anwendungsfälle mit nachweisbarer Korrektheit.
Weitere Informationen zur Modellanpassung über den KI-Agenten in Amazon SageMaker AI finden Sie in der Dokumentation zur SageMaker-Modellanpassung.
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