Amazon SageMaker AI sekarang mendukung kustomisasi model nirserver untuk model Qwen3.5
Amazon SageMaker AI sekarang mendukung kustomisasi model nirserver untuk Qwen3.5, memungkinkan Anda menyempurnakan model parameter Qwen3.5 4B, 9B, dan 27B menggunakan penyempurnaan yang diawasi (SFT) dan penyempurnaan penguatan (RFT). Qwen3.5 adalah keluarga model bobot terbuka populer dari Alibaba Cloud. Sebelum peluncuran ini, Anda dapat menerapkan model dasar ini di SageMaker AI dan sekarang, Anda juga dapat menyesuaikannya dengan domain dan alur kerja spesifik Anda.
Dengan kustomisasi, Anda dapat menyesuaikan model dasar dengan data kepemilikan Anda sehingga lebih akurat mencerminkan pengetahuan domain, terminologi, dan standar kualitas Anda. Alih-alih membangun model dari awal, penyempurnaan memungkinkan Anda memulai dari model dasar yang mampu dan mengkhususkannya untuk kasus penggunaan Anda, apakah itu meningkatkan akurasi pada tugas khusus domain, menyelaraskan output dengan nada organisasi Anda, atau meningkatkan kinerja pada tugas baru menggunakan data berlabel Anda. Dengan kustomisasi nirserver, SageMaker AI menangani semua penyediaan infrastruktur dan orkestrasi pelatihan, sehingga Anda dapat fokus pada data dan evaluasi alih-alih manajemen klaster, dan hanya membayar sesuai dengan penggunaan.
Kustomisasi model nirserver untuk Qwen3.5 di SageMaker AI tersedia di AS Timur (Virginia Utara), AS Barat (Oregon), Asia Pasifik (Tokyo), dan UE (Irlandia). Untuk memulai, buka halaman Model di Amazon SageMaker Studio untuk meluncurkan pekerjaan penyesuaian, atau gunakan SageMaker Python SDK untuk akses terprogram. Untuk mempelajari selengkapnya, lihat dokumentasi penyesuaian model Amazon SageMaker AI.