Novo recurso de personalização de modelos sem servidor no Amazon SageMaker AI
A Amazon Web Services (AWS) anuncia um novo recurso de personalização de modelos sem servidor que permite aos desenvolvedores de IA personalizar rapidamente modelos populares com ajuste fino supervisionado e as técnicas mais recentes, como aprendizado por reforço. O Amazon SageMaker AI é um serviço totalmente gerenciado que reúne um amplo conjunto de ferramentas para viabilizar o desenvolvimento de modelos de IA com performance elevada e baixo custo para qualquer caso de uso.
Muitos desenvolvedores de IA buscam personalizar modelos com dados proprietários para melhorar a precisão, mas isso geralmente exige longos ciclos de iteração. Por exemplo, os desenvolvedores de IA devem definir um caso de uso e preparar os dados, selecionar um modelo e uma técnica de personalização, treinar o modelo e avaliá-lo para implantação. Agora, os desenvolvedores de IA podem simplificar o fluxo de trabalho de personalização de modelos de ponta a ponta, desde a preparação dos dados até a avaliação e a implementação, e acelerar o processo. Com uma interface fácil de usar, os desenvolvedores de IA podem começar rapidamente e personalizar modelos populares, incluindo Amazon Nova, Llama, Qwen, DeepSeek e GPT-OSS, com seus próprios dados. Eles podem usar o ajuste fino supervisionado e as mais recentes técnicas de personalização, como aprendizado por reforço e otimização de preferências diretas. Além disso, os desenvolvedores de IA podem usar o fluxo de trabalho guiado por agentes de IA (em versão prévia) e usar linguagem natural para gerar dados sintéticos, analisar a qualidade dos dados e gerenciar o treinamento e a avaliação de modelos, tudo isso sem servidor.
Você pode usar essa interface fácil de usar nas seguintes regiões da AWS: Europa (Irlanda), Leste dos EUA (Norte da Virgínia), Ásia-Pacífico (Tóquio) e Oeste dos EUA (Oregon). Para entrar na lista de espera para acessar o fluxo de trabalho guiado pelo agente de IA, acesse a página de inscrição.
Para saber mais, acesse a página de personalização do modelo do SageMaker AI e a publicação no blog.