O Amazon SageMaker AI agora oferece suporte à personalização de modelos sem servidor para os modelos Muse Glimmer, Qwen 3.8 e Ministral 3
O Amazon SageMaker AI agora oferece suporte à personalização de modelos sem servidor para os modelos Muse Glimmer, Qwen3.8 27B e Ministral 3 3B, 8B e 14B. Além de implantar esses modelos no SageMaker AI, agora você pode adaptá-los aos seus domínios e fluxos de trabalho específicos, usando técnicas de ajuste fino supervisionado (SFT), otimização de preferência direta (DPO) e ajuste fino por reforço (RFT). Você também pode adaptar esses modelos com adaptação de baixa classificação (LoRa) ou técnicas completas de ajuste fino. Esse lançamento também amplia a variedade de modelos disponíveis para personalização sem servidor no SageMaker AI, incluindo modelos das famílias Nova, Gemma 4, Nemotron 3.5, Qwen, Llama, gpt-oss e DeepSeek.
A personalização do modelo permite que você personalize os modelos básicos com seus dados proprietários para que um modelo menor e do tamanho certo possa corresponder à qualidade do modelo de fronteira em suas tarefas, reduzindo o custo e a latência. Você pode usar dados rotulados com o SFT para melhorar a precisão em tarefas específicas do domínio, dados de preferência com o DPO para alinhar os resultados com o tom da sua organização ou recompensar sinais com o RFT para melhorar o desempenho em novas tarefas. Com a personalização com tecnologia sem servidor, o SageMaker AI gerencia todo o provisionamento de infraestrutura e a orquestração de treinamento. Você fica livre para manter o foco nos dados e na avaliação, em vez de gerenciar clusters, e paga apenas pelo que usar.
A personalização de modelos do Qwen3.6 com tecnologia sem servidor no SageMaker AI está disponível nas regiões Leste dos EUA (Norte da Virgínia), Oeste dos EUA (Oregon), Ásia-Pacífico (Tóquio) e Europa (Irlanda). Para começar, navegue até a página Modelos no Amazon SageMaker Studio para iniciar um trabalho de personalização, usar o SDK do SageMaker para Python ou usar nossas habilidades do agente com o assistente de codificação de sua escolha. Para saber mais e ver a lista de modelos compatíveis, consulte a documentação de personalização do modelo do Amazon SageMaker AI.