Amazon SageMaker AI が Qwen3.5 モデルのサーバーレスモデルカスタマイズのサポートを開始
Amazon SageMaker AI が Qwen3.5 のサーバーレスモデルカスタマイズをサポートするようになりました。これにより、教師ありファインチューニング (SFT) と強化学習によるファインチューニング (RFT) を使用して、Qwen3.5 4B、9B、27B パラメータモデルをファインチューニングできるようになりました。Qwen3.5 は、Alibaba Cloud の人気のオープンウェイトモデルファミリーです。 今回のリリース以前から、これらのベースモデルを SageMaker AI にデプロイできましたが、今回、それらをお客様固有のドメインやワークフローに適応させることもできるようになりました。
モデルをカスタマイズすると、お客様の所有データを使用して基盤モデルを調整し、お客様の専門知識、用語、品質基準をより正確に反映させることができます。モデルをゼロから構築するのではなく、高性能なベースモデルから始めてファインチューニングすることで、ドメイン固有のタスクの精度向上、組織のトーンに合わせた出力調整、ラベル付きデータを使用した新しいタスクのパフォーマンス向上など、お客様のユースケースに合わせて特化させることができます。サーバーレスカスタマイズでは、SageMaker AI がすべてのインフラストラクチャプロビジョニングとトレーニングオーケストレーションを処理するため、ユーザーはクラスター管理ではなくデータと評価に集中でき、使用した分の料金を支払うだけで済みます。
SageMaker AI 上の Qwen3.5 のサーバーレスモデルカスタマイズは、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (東京)、欧州 (アイルランド) で利用できます。開始するには、Amazon SageMaker Studio の [Models] ページに移動してカスタマイズジョブを起動するか、 SageMaker Python SDK を使用してプログラムによるアクセスを実行します。詳細については、Amazon SageMaker AI のモデルカスタマイズに関するドキュメントを参照してください。