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Personalizzazione del modello con Amazon SageMaker AI
Accelera la personalizzazione del modello di intelligenza artificiale da mesi a giorni con l'apprendimento per rinforzo serverless e un flusso di lavoro guidato da agenti IA
Perché scegliere SageMaker AI per la personalizzazione dei modelli
Amazon SageMaker AI consente agli sviluppatori di intelligenza artificiale di personalizzare i modelli più diffusi, come Amazon Nova, Llama, Qwen, DeepSeek e GPT-OSS, con le tecniche più recenti come l'apprendimento per rinforzo in pochi giorni. Puoi utilizzare l'interfaccia di facile utilizzo o il flusso di lavoro guidato da agenti IA (in anteprima) per specificare rapidamente i requisiti, generare dati sintetici, analizzare la qualità dei dati e valutare l'accuratezza dei modelli, il tutto completamente in modalità serverless in modo da poterti concentrare sull'innovazione anziché sulla gestione dell'infrastruttura.
Vantaggi
Personalizzazione rapida del modello con la massima precisione
Con un'interfaccia facile da usare o un flusso di lavoro guidato da un agente IA (in anteprima), puoi completare il flusso di lavoro di personalizzazione del modello end-to-end, dalla preparazione dei dati all'implementazione, e accelerare il processo da mesi a giorni.
Accedi alla più ampia gamma di tecniche di personalizzazione, tra cui l'apprendimento per rinforzo dal feedback IA (RLAIF) e i premi verificabili (RLVR), il fine-tuning supervisionato (SFT) e l'ottimizzazione diretta delle preferenze (DPO), il tutto tramite un'interfaccia facile da usare con best practice integrate o flusso di lavoro guidato dagli agenti IA (in anteprima).
Definisci rapidamente il caso d'uso della personalizzazione del tuo modello in linguaggio naturale e un agente IA creerà una specifica per te. L'agente IA ti aiuta a generare dati sintetici, analizzare la qualità dei dati, mettere a punto i modelli e valutarne le prestazioni in base al tuo caso d'uso e ai principi di successo.
Concentrati sullo sviluppo del modello anziché sulla gestione dell'infrastruttura con una personalizzazione end-to-end del modello completamente serverless. SageMaker AI gestisce automaticamente il provisioning, la scalabilità e l'ottimizzazione del calcolo in modo da non doverlo fare tu.
Personalizzazione semplificata del modello
Funzionalità complete per personalizzare i modelli in tutto il flusso di lavoro end-to-end
Generazione di dati sintetici (in anteprima)
Se i dati del mondo reale sono limitati, puoi generare facilmente dati sintetici. Se necessario, l'agente IA in SageMaker AI genera set di dati basati su campioni di dati e documenti contestuali nel formato e nella struttura richiesti per la tecnica di personalizzazione del modello selezionata.
Tecniche di personalizzazione avanzate
SageMaker AI supporta le più recenti tecniche di personalizzazione dei modelli, tra cui il fine-tuning supervisionato (SFT), l'ottimizzazione diretta delle preferenze (DPO) e l'apprendimento per rinforzo dal feedback AI (RLAIF) e dai premi verificabili (RLVR).
Personalizzazione end-to-end del modello serverless
SageMaker AI seleziona e fornisce automaticamente le risorse di calcolo appropriate in base al modello e alla dimensione dei dati, il tutto senza che sia necessario selezionare e gestire le istanze.
Inferenza
Una volta raggiunti gli obiettivi di precisione e prestazioni desiderati, puoi distribuire i modelli in produzione in pochi clic sugli endpoint di inferenza IA di SageMaker o Amazon Bedrock per l'inferenza serverless.
LLMOP
Puoi registrare automaticamente tutte le metriche critiche degli esperimenti senza predisporre un server di tracciamento o modificare il codice. L'integrazione con MLflow fornisce anche visualizzazioni avanzate e un ingresso nell'interfaccia utente MLflow per ulteriori analisi.
Casi d'uso
Crea il tuo modello di intelligenza artificiale in modo che suoni come la voce e il tono della tua azienda e che corrispondano costantemente al tuo stile in ogni risposta.
Addestra il tuo modello di intelligenza artificiale per generare le risposte preferite dagli utenti. Raccogli feedback su diverse opzioni di risposta e ottimizza il modello per produrre costantemente gli output più favorevoli.
Trasforma il tuo modello di intelligenza artificiale in un esperto del tuo settore. Fornisci all'IT la conoscenza del settore in modo che comprenda il tuo gergo, i tuoi requisiti e le tue best practice.
Interfaccia facile da usare
Per un maggiore controllo e flessibilità, è possibile utilizzare l'interfaccia semplificata per identificare i criteri di valutazione del modello, selezionare un modello e una tecnica di personalizzazione, determinare le esigenze di miglioramento dei dati e implementare i modelli.
Flusso di lavoro guidato da agenti IA (in anteprima)
Comunica il tuo caso d'uso in linguaggio naturale. Un agente IA genera una specifica che include linee guida per i set di dati, criteri di valutazione, metriche associate e tecnica di personalizzazione.
In caso di lacune nei set di dati, l'agente IA aiuta a generare dati sintetici. È possibile approvare la specifica o continuare la conversazione con l'agente per perfezionare ulteriormente le specifiche del caso d'uso prima di avviare l'addestramento del modello.
Clienti
Perché i nostri clienti scelgono Amazon SageMaker AI per la personalizzazione dei modelli
Collinear AI
"In Collinear, creiamo set di dati e ambienti di simulazione curati per i laboratori di intelligenza artificiale di frontiera e le aziende Fortune 500 per migliorare i loro modelli. Il fine-tuning dei modelli di intelligenza artificiale è fondamentale per creare simulazioni ad alta fedeltà e in passato richiedeva l'unione di diversi sistemi per l'addestramento, la valutazione e l'implementazione. Ora, grazie alla nuova funzionalità di personalizzazione dei modelli serverless di Amazon SageMaker AI, disponiamo di un metodo unificato che ci consente di ridurre i nostri cicli di sperimentazione da settimane a giorni. Questi strumenti serverless end-to-end ci aiutano a concentrarci su ciò che conta: creare dati e simulazioni di addestramento migliori per i nostri clienti, senza mantenere l'infrastruttura o destreggiarsi tra piattaforme diverse".
Soumyadeep Bakshi, Co-fondatore, Collinear AI
Robin AI
"In Robin, stiamo ridefinendo il ruolo legale nel business moderno e utilizzando l'intelligenza artificiale per guidare decisioni migliori, azioni più rapide e una crescita sostenibile. Per fornire ai nostri clienti un migliore processo decisionale, è fondamentale che i nostri modelli di intelligenza artificiale corrispondano al modo in cui gli avvocati scrivono i contratti, a partire dal formato, dal tono e dalle preferenze specifici dei singoli avvocati. In passato, la personalizzazione dei modelli con dati proprietari era un processo complesso e soggetto a errori. Ora, grazie alla nuova funzionalità di personalizzazione dei modelli serverless di Amazon SageMaker AI, possiamo sperimentare rapidamente tecniche avanzate come l'apprendimento per rinforzo con ricompense verificabili in pochi giorni. Inoltre, siamo entusiasti di provare il flusso di lavoro basato sugli agenti IA in modo da poter confrontare e verificare le nostre ipotesi per aiutare gli avvocati di tutto il mondo a prendere decisioni migliori più rapidamente".
Diana Mincu - Direttrice della ricerca, Robin AI
Risorse
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