Nueva capacidad de personalización de modelos sin servidor en Amazon SageMaker AI
Amazon Web Services (AWS) anuncia una nueva capacidad de personalización de modelos sin servidor que permite a los desarrolladores de IA personalizar rápidamente los modelos más populares con refinamiento supervisado y las técnicas más recientes, como el aprendizaje por refuerzo. Amazon SageMaker AI es un servicio completamente administrado que reúne un amplio conjunto de herramientas destinadas a activar el desarrollo de modelos de IA de alto rendimiento y bajo coste para cualquier caso de uso.
Muchos desarrolladores de IA buscan personalizar los modelos con datos patentados para mejorar la precisión, pero esto a menudo requiere ciclos de iteración prolongados. Por ejemplo, los desarrolladores de IA deben definir un caso de uso y preparar los datos, seleccionar un modelo y una técnica de personalización, entrenar el modelo y, a continuación, evaluar el modelo para su despliegue. Ahora los desarrolladores de IA pueden simplificar el flujo de trabajo de personalización de modelos de principio a fin, desde la preparación de los datos hasta la evaluación y el despliegue, y acelerar el proceso. Gracias a una interfaz fácil de usar, los desarrolladores de IA pueden empezar rápidamente y personalizar modelos populares, como Amazon Nova, Llama, Qwen, DeepSeek y GPT-OSS, con sus propios datos. Pueden utilizar el refinamiento supervisado y las últimas técnicas de personalización, como el aprendizaje por refuerzo y la optimización de preferencias directas. Además, los desarrolladores de IA pueden utilizar el flujo de trabajo guiado por agentes de IA (en versión preliminar) y utilizar el lenguaje natural para generar datos sintéticos, analizar la calidad de los datos y gestionar el entrenamiento y la evaluación de modelos, todo ello sin necesidad de servidores.
Puede utilizar esta interfaz fácil de usar en las siguientes regiones de AWS: Europa (Irlanda), este de EE. UU. (norte de Virginia), Asia Pacífico (Tokio) y oeste de EE. UU. (Oregón). Para unirse a la lista de espera para acceder al flujo de trabajo guiado por agentes de IA, visite la página de registro.
Para obtener más información, visite la página de personalización del modelo de IA de SageMaker y su blog.