Amazon SageMaker AI が Gemma 4 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

投稿日: 2026年6月30日

Amazon SageMaker AI では、教師ありファインチューニング (SFT)、直接選好最適化 (DPO)、強化ファインチューニング (RFT) を使用した Gemma 4 E4B および 31B 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しました。Gemma は Google DeepMind によって構築されたオープンモデルファミリーです。これらのモデルを SageMaker AI にデプロイできるだけでなく、お客様固有のドメインやワークフローに合わせて適応させることができるようになりました。今回のリリースにより、SageMaker AI でサーバーレスカスタマイズが可能なモデルの種類がさらに拡大し、Nova、Nemotron 3、Qwen、Llama、gpt-oss、DeepSeek の各ファミリーのモデルも対象に含まれるようになりました。

モデルをカスタマイズすることにより、所有データに合わせて基盤モデルを調整できます。例えば、ドメイン固有のタスクの精度を向上させたり、出力を組織のトーンに合わせたり、ラベル付けされたデータを活用して新しいタスクのパフォーマンスを向上させたりできます。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 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 [モデル] 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。