Amazon SageMaker AI lanza una experiencia de agente de IA para la personalización de modelos
Amazon SageMaker AI ahora incluye una experiencia de agencia que transforma la personalización de modelos de un proceso que dura meses en un flujo de trabajo que se completa en días u horas. Los clientes que crean una solución de IA deben enmarcar cuidadosamente los objetivos de sus casos de uso y los criterios de éxito, preparar los datos, elegir los modelos correctos, configurar, ejecutar y analizar varios experimentos con varios modelos y técnicas de ajuste. Una vez que se identifica un modelo candidato adecuado que cumpla con los criterios de éxito, es necesario determinar la forma más rentable de implementar el modelo. A lo largo de este flujo de trabajo, los clientes deben gestionar la pesada tarea indiferenciada de configurar la infraestructura para entrenar e implementar los modelos. La nueva capacidad ahora permite a los desarrolladores utilizar interacciones en lenguaje natural con agentes de codificación para agilizar todo el proceso, desde la definición de casos de uso hasta el despliegue en producción de un modelo de alta calidad.
La experiencia agencial, basada en las habilidades de los agentes de personalización de modelos de SageMaker AI, brinda experiencia en el refinamiento aplicado al caso de uso específico de un creador, la transformación a los formatos de datos requeridos, la evaluación integral de la calidad mediante métricas de LLM como juez y opciones de despliegue flexibles en los puntos de enlace de Amazon Bedrock o SageMaker AI. Los clientes pueden instalar estas habilidades en cualquier IDE de su elección, como Visual Studio y Cursor. Los desarrolladores pueden trabajar con varios agentes de codificación, incluidos Kiro, Claude Code y CoPilot, para optimizar familias de modelos populares como Amazon Nova, Llama, Qwen y GPT-OSS. La experiencia genera artefactos de código reutilizables y editables para lograr la transparencia, la reproducibilidad y la automatización mediante la integración en las canalizaciones de AIOps
Instale las habilidades de SageMaker AI en su IDE favorito mediante el complemento de agente sagemaker-ai. Las habilidades de personalización de modelos de SageMaker AI también están disponibles y están preinstaladas en los cuadernos de SageMaker Studio, junto con el agente de codificación Kiro. Todo lo que necesita hacer es suscribirse a Kiro, abrir la ventana de chat en Studio Notebooks y empezar a chatear con el agente para crear el flujo de trabajo. La experiencia admite técnicas de personalización avanzadas, como el refinamiento supervisado para ajustar las instrucciones, la optimización directa de las preferencias para ajustar las selecciones de tonos y preferencias y el aprendizaje por refuerzo para casos de uso con una corrección verificable.
Para obtener más información sobre la personalización de modelos con la experiencia del agente de IA en Amazon SageMaker AI, consulte la documentación de personalización de modelos de SageMaker.
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