Amazon SageMaker AI のサーバーレスモデルカスタマイズがフルファインチューニングのサポートを開始

投稿日: 2026年8月3日

Amazon SageMaker AI のサーバーレスモデルカスタマイズで、25 を超えるオープンソースモデルのフルファインチューニングがサポートされるようになりました。これらには、gpt-oss、Gemma、Llama、Nemotron、および Qwen モデルファミリーの人気モデルが含まれています。モデルの重みの一部のみを更新する LoRA などのパラメータ効率化手法に加えて、ユースケースで必要な場合にはモデル内のすべてのパラメータを更新してさらに深く適応できるようになりました。

フルファインチューニングにより、モデルはドメイン固有のパターン、用語、タスク構造をより詳細に学習できるようになります。これは、専門的な推論パターンの学習、複雑な出力形式の採用、大規模な独自データセットからのドメインナレッジの定着など、表面的なスタイルの調整を超えた機能をモデルに習得させる必要がある場合に特に役立ちます。サーバーレスモデルカスタマイズを使用すると、SageMaker によって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が管理されるため、インフラストラクチャのプロビジョニングや管理を行わずにフルファインチューニングジョブを実行でき、料金が発生するのは使用した分に対してのみです。

SageMaker のサーバーレスフルファインチューニングは、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 [JumpStart and 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 を使用します。詳細情報およびサポートされているモデルの一覧については、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。