Amazon SageMaker AI lancia l’esperienza degli agenti IA per la personalizzazione dei modelli
Amazon SageMaker AI offre ora un’esperienza agentica che trasforma la personalizzazione dei modelli da un processo della durata di mesi in un flusso di lavoro completabile in giorni o ore. I clienti che sviluppano una soluzione di IA devono definire con attenzione gli obiettivi del caso d’uso e i criteri di successo, preparare i dati, scegliere i modelli più adatti, configurare, eseguire e analizzare più esperimenti con diversi modelli e tecniche di fine-tuning. Una volta identificato un modello candidato adeguato che soddisfa i criteri di successo, è necessario individuare il modo più conveniente per distribuirlo. Durante l’intero flusso di lavoro, i clienti devono gestire l’onere indifferenziato della configurazione dell’infrastruttura necessaria per addestrare e distribuire i modelli. La nuova funzionalità consente agli sviluppatori di utilizzare interazioni in linguaggio naturale con agenti di codifica per semplificare l’intero percorso, dalla definizione del caso d’uso fino alla distribuzione in produzione di un modello di alta qualità.
L’esperienza agentica, basata sulle competenze degli agenti di personalizzazione dei modelli di Amazon SageMaker AI, fornisce competenze sul fine-tuning applicato allo specifico caso d’uso del builder, sulla trasformazione nei formati dati richiesti, sulla valutazione completa della qualità tramite metriche LLM-as-a-judge e su opzioni di distribuzione flessibili verso Amazon Bedrock o endpoint di SageMaker AI. I clienti possono installare queste competenze in qualsiasi IDE di loro scelta, come Visual Studio e Cursor. Gli sviluppatori possono lavorare con diversi agenti di codifica, tra cui Kiro, Claude Code e Copilot, per ottimizzare famiglie di modelli diffuse come Amazon Nova, Llama, Qwen e GPT-OSS. L’esperienza genera artefatti di codice riutilizzabili e modificabili, a supporto di trasparenza, riproducibilità e automazione tramite integrazione nelle pipeline AIOps
Installa le competenze di SageMaker AI nel tuo IDE preferito utilizzando ilplug-in dell’agente SageMaker AI. Le competenze di personalizzazione dei modelli di SageMaker AI sono disponibili e preinstallate anche nei notebook di SageMaker Studio, insieme all’agente di codifica Kiro. È sufficiente sottoscrivere un abbonamento a Kiro, aprire la finestra di chat nei notebook di Studio e iniziare a interagire con l’agente per creare il flusso di lavoro. L’esperienza supporta tecniche di personalizzazione avanzate, tra cui il fine-tuning supervisionato per l’ottimizzazione delle istruzioni, l’ottimizzazione delle preferenze dirette per la regolazione del tono e delle preferenze e il Reinforcement Learning per casi d’uso con correttezza verificabile.
Scopri di più sulla personalizzazione dei modelli con l’esperienza degli agenti IA in Amazon SageMaker AI, consulta la documentazione sulla personalizzazione dei modelli di SageMaker AI.
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