Amazon SageMaker AI, 이제 Gemma 4 모델을 위한 서버리스 모델 사용자 지정 지원
Amazon SageMaker AI는 이제 SFT(지도 학습을 통한 미세 조정), DPO(직접 선호도 최적화) 및 RFT(강화 미세 조정)를 사용하여 Gemma 4 E4B 및 31B 모델에 대한 서버리스 모델 사용자 정의를 지원합니다. Gemma는 Google DeepMind에서 만든 오픈 모델 제품군입니다. 이러한 모델을 SageMaker AI에 배포하는 것 외에도 이제 특정 도메인 및 워크플로에 맞게 조정할 수 있습니다. 또한 이번 출시로 Nova, Nemotron 3, Qwen, Llama, gpt-oss 및 DeepSeek 제품군의 모델을 포함하여 SageMaker AI에서 서버리스 사용자 지정에 사용할 수 있는 다양한 모델이 확장됩니다.
모델 사용자 지정을 통해 독점 데이터를 활용하여 이러한 파운데이션 모델을 사용자 지정할 수 있습니다. 도메인별 태스크의 정확도를 개선하거나, 조직의 분위기에 맞춰 출력 결과를 조정하거나, 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 새로운 태스크의 성능을 향상할 수 있습니다. 서버리스 사용자 지정을 통해 SageMaker AI는 모든 인프라 프로비저닝과 훈련 오케스트레이션을 처리하므로 클러스터 관리보다는 데이터와 평가에 집중하고 사용한 만큼 비용을 지불하면 됩니다.
SageMaker AI 기반의 서버리스 모델 사용자 지정은 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오리건), 아시아 태평양(도쿄), 유럽(아일랜드) 리전에서 사용 가능합니다. 시작하려면 Amazon SageMaker Studio의 Models 페이지로 이동하여 사용자 지정 작업을 시작하거나 SageMaker Python SDK를 사용하여 프로그래밍 방식으로 액세스하세요. 자세히 알아보려면 Amazon SageMaker AI 모델 사용자 지정 설명서를 참조하세요.