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Amazon SageMaker AI を使用したモデルのカスタマイズ
サーバーレス強化学習と AI エージェントによるワークフローにより、AI モデルのカスタマイズを数か月から数日に短縮できます。
SageMaker AI がモデルのカスタマイズに適している理由
Amazon SageMaker AI を使用すると、AI 開発者は Amazon Nova、Llama、Qwen、DeepSeek、GPT-OSS などの人気モデルを、強化学習などの最新の手法を使用して数日でカスタマイズできます。使いやすいインターフェースやAIエージェントによるガイド付きワークフロー（プレビュー版）を使って、要件を素早く指定したり、合成データを生成したり、データ品質を分析したり、モデルの精度を評価したりすることができます。すべて完全にサーバーレスで行えるため、インフラ管理ではなくイノベーションに集中できます。
メリット
最大限の精度でモデルを迅速にカスタマイズ
使いやすいインターフェースやAIエージェントによるガイド付きワークフロー（プレビュー版）を利用することで、データ準備から展開までのエンドツーエンドのモデルカスタマイズワークフローを完了させ、プロセスを数か月から数日に短縮することができます。
強化学習によるAIフィードバック（RLAIF）や検証可能な報酬（RLVR）、教師あり微調整（SFT）、および直接的な嗜好最適化（DPO）を含む、幅広いカスタマイズ手法にアクセスできます。すべて、使いやすいインターフェースと組み込みのベストプラクティス、またはAIエージェントガイド付きワークフロー（プレビュー版）を通じて利用可能です。
モデルカスタマイズのユースケースを自然言語ですばやく定義すると、AI エージェントが仕様を作成します。AI エージェントは、ユースケースと成功の信条に基づいて、合成データの生成、データ品質の分析、モデルの微調整、パフォーマンスの評価に役立ちます。
完全にサーバーレスなエンドツーエンドのモデルカスタマイズにより、インフラストラクチャ管理ではなくモデル開発に集中できます。SageMaker AI はコンピューティングのプロビジョニング、スケーリング、最適化を自動的に処理するので、ユーザーが行う必要はありません。
モデルのカスタマイズが簡単に
エンドツーエンドのワークフロー全体でモデルをカスタマイズする包括的な機能
合成データ生成 (プレビュー中)
現実世界のデータが限られている場合は、合成データを簡単に生成できます。必要に応じて、SageMaker AI の AI エージェントは、選択したモデルカスタマイズ手法に必要な形式と構造で、データサンプルとコンテキストドキュメントに基づいてデータセットを生成します。
高度なカスタマイズテクニック
SageMaker AI は、教師付き微調整 (SFT)、直接選好最適化 (DPO)、AI フィードバック (RLAIF) や検証可能な報酬 (RLVR) からの強化学習 (RLAIF) などの最新のモデルカスタマイズ技術をサポートしています。
エンドツーエンドのサーバーレスモデルのカスタマイズ
SageMaker AI は、モデルとデータサイズに基づいて適切なコンピューティングリソースを自動的に選択してプロビジョニングします。しかも、インスタンスを選択して管理する必要はありません。
LLMOP
トラッキングサーバーを用意したり、コードを変更したりすることなく、すべての重要な実験指標を自動的に記録できます。MLflow との統合により、豊富な視覚化が可能になり、MLflow ユーザーインターフェイスに入ってさらに分析できるようになります。
ユースケース
すべての回答で一貫して自分のスタイルに合う、会社の声や口調のように聞こえるように AI モデルを作成してください。
AI モデルをトレーニングして、ユーザーが好むレスポンスを生成します。複数の応答オプションに関するフィードバックを収集し、常に最も好ましい出力が得られるようにモデルを最適化します。
AI モデルを業界のエキスパートに変えましょう。IT部門に業界の知識を提供することで、IT部門がお客様の専門用語、要件、ベストプラクティスを理解できるようになります。
使いやすいインターフェイス
より多くの制御と柔軟性を求める場合は、使いやすいインターフェースを使って、モデル評価の基準を特定し、モデルやカスタマイズ手法を選択し、データ拡張の必要性を判断し、モデルを展開することができます。
AI エージェントガイド付きワークフロー (プレビュー中)
ユースケースを自然言語で伝えてください。AI エージェントは、データセットのガイドライン、評価基準、関連する指標、カスタマイズ手法を含む仕様を生成します。
データセットにギャップがある場合、AI エージェントは合成データの生成を支援します。 モデルトレーニングを開始する前に、仕様を承認するか、エージェントと会話を続けてユースケースの仕様をさらに絞り込むことができます。
お客様
お客様がモデルのカスタマイズに Amazon SageMaker AI を選択する理由
コリニアAI
「Collinearでは、最先端AIラボやフォーチュン500企業向けに厳選されたデータセットとシミュレーション環境を構築して、モデルを改善しています。AIモデルの微調整は高精度のシミュレーションを作成する上で重要であり、以前は訓練、評価、展開のために異なるシステムを組み合わせる必要がありました。現在、Amazon SageMaker AIの新しいサーバーレスモデルカスタマイズ機能により、実験サイクルを数週間から数日に短縮できる統一された方法が利用可能になりました。このエンドツーエンドのサーバーレスツールは、私たちが本当に重要なこと、つまりお客様のためのより良いトレーニングデータやシミュレーションを構築することに集中できるようにし、インフラの維持や異なるプラットフォームの管理に悩まされることはありません。
コリニアAI共同創設者、ソウミャディープ・バクシ
ロビン AI
ロビンでは、現代のビジネスにおける法務の役割を再定義し、AIを活用してより良い意思決定、迅速な行動、そして持続可能な成長を実現しています。クライアントにより良い意思決定を提供するためには、私たちのAIモデルが弁護士の契約書の書き方—個々の弁護士の特定の形式、トーン、好み—に一致することが重要です。以前は、独自のデータを使用してモデルをカスタマイズすることは、エラーも発生しやすい面倒なプロセスでした。Amazon SageMaker AI の新しいサーバーレスモデルカスタマイズ機能により、強化学習などの高度な手法をすばやく試すことができ、検証可能な報酬をわずか数日で得ることができます。さらに、世界中の弁護士がより良い意思決定をより迅速に行えるように、前提条件を比較および検証できるように、AIエージェントによるガイド付きワークフローを試すことを楽しみにしています。」
ダイアナ・ミンク-ロビン AI リサーチディレクター
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