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Personalização de modelos com o Amazon SageMaker AI
Acelere a personalização de modelos de IA de meses para dias usando o aprendizado por reforço com tecnologia sem servidor e um fluxo de trabalho guiado por agentes de IA
Por que usar o SageMaker AI para personalização de modelos
O Amazon SageMaker AI capacita os desenvolvedores de IA a personalizar modelos populares, como Amazon Nova, Llama, Qwen, DeepSeek e GPT-OSS, com as técnicas mais recentes, como aprendizado por reforço em dias. Você pode usar a interface simples ou o fluxo de trabalho guiado por agentes de IA (prévia) para especificar rapidamente os requisitos, gerar dados sintéticos, analisar a qualidade dos dados e avaliar a precisão dos modelos, tudo totalmente com a tecnologia sem servidor para que você possa se concentrar na inovação em vez de gerenciar a infraestrutura.
Benefícios
Personalização rápida de modelos com máxima precisão
Com uma interface fácil de usar ou um fluxo de trabalho guiado por agentes de IA (prévia), você pode concluir o fluxo de trabalho de personalização do modelo de ponta a ponta, desde a preparação dos dados até a implantação, e acelerar o processo de meses para dias.
Acesse o conjunto mais amplo de técnicas de personalização, incluindo aprendizado por reforço a partir de feedback de IA (RLAIF) e recompensas verificáveis (RLVR), ajuste fino supervisionado (SFT) e otimização de preferência direta (DPO), tudo por meio de uma interface fácil de usar com melhores práticas integradas ou fluxo de trabalho guiado por agentes de IA (prévia).
Defina rapidamente seu caso de uso de personalização de modelos em linguagem natural para um agente de IA criar uma especificação para você. O agente de IA ajuda você a gerar dados sintéticos, analisar a qualidade dos dados, ajustar modelos e avaliar seu desempenho com base no caso de uso e princípios de sucesso.
Concentre-se no desenvolvimento do modelo em vez do gerenciamento da infraestrutura com personalização completa do modelo, utilizando tecnologia sem servidor. O SageMaker AI gerencia automaticamente o provisionamento, a escalabilidade e a otimização de computação para que você não precise fazer isso.
Personalização de modelos simplificada
Recursos abrangentes para personalizar modelos em todo o fluxo de trabalho
Geração de dados sintéticos (prévia)
Se os dados do mundo real forem limitados, você poderá gerar facilmente dados sintéticos. Se necessário, o agente de IA no SageMaker AI gera conjuntos de dados com base em amostras de dados e documentos contextuais no formato e na estrutura necessários para a técnica selecionada de personalização de modelos.
Técnicas avançadas de personalização
O SageMaker AI oferece suporte às mais recentes técnicas de personalização de modelos, incluindo ajuste fino supervisionado (SFT), otimização de preferência direta (DPO) e aprendizado por reforço com feedback de IA (RLAIF) e recompensas verificáveis (RLVR).
Personalização completa de modelos com tecnologia sem servidor
O SageMaker AI seleciona e provisiona automaticamente os recursos computacionais apropriados com base no modelo e no tamanho dos dados, tudo sem exigir que você selecione e gerencie instâncias.
Inferência
Depois de atingir os objetivos desejados de precisão e performance, você pode realizar a implantação de modelos em produção com apenas alguns cliques nos endpoints de inferência do SageMaker AI ou Amazon Bedrock para inferência com tecnologia sem servidor.
LLMOps
Você pode registrar automaticamente todas as métricas críticas do experimento sem provisionar um servidor de rastreamento ou modificar o código. A integração com o MLflow também fornece visualizações ricas e uma entrada na interface de usuário do MLflow para análises adicionais.
Casos de uso
Crie seu modelo de IA para ter a mesma voz e o mesmo tom da sua empresa, correspondendo consistentemente ao seu estilo em cada resposta.
Treine seu modelo de IA para gerar as respostas que os usuários preferem. Colete feedback sobre várias opções de resposta e otimize o modelo para produzir consistentemente as melhores saídas.
Transforme seu modelo de IA em um especialista em seu setor. Envie conhecimento do setor ao modelo para que ele entenda seus jargões, requisitos e melhores práticas.
Interface fácil de usar
Para obter mais controle e flexibilidade, você pode usar a interface simples para identificar os critérios de avaliação de modelo, selecionar um modelo e uma técnica de personalização, determinar as necessidades de aprimoramento de dados e implantar modelos.
Fluxo de trabalho guiado por agentes de IA (prévia)
Comunique seu caso de uso em linguagem natural. Um agente de IA gera uma especificação que inclui diretrizes de conjuntos de dados, critérios de avaliação, métricas associadas e técnicas de personalização.
Se houver alguma lacuna no conjunto de dados, o agente de IA ajuda a gerar dados sintéticos. Você pode aprovar a especificação ou continuar a conversa com o atendente para refinar ainda mais a especificação do caso de uso antes de iniciar o treinamento de modelo.
Clientes
Por que nossos clientes escolhem o Amazon SageMaker AI para personalização de modelos
Collinear AI
“Na Collinear, criamos conjuntos de dados e ambientes de simulação selecionados para laboratórios de IA de ponta e empresas da Fortune 500 para melhorar os modelos. O ajuste fino dos modelos de IA é fundamental para criar simulações de alta fidelidade e costumava exigir a junção de sistemas diferentes para treinamento, avaliação e implantação. Agora, por meio do novo recurso de personalização de modelos com tecnologia sem servidor do Amazon SageMaker AI, temos uma forma unificada que nos permite reduzir nossos ciclos de experimentação de semanas para dias. Essas ferramentas com tecnologia sem servidor de ponta a ponta nos ajudam a focar no que importa: criar melhores dados de treinamento e simulações para nossos clientes, sem precisar realizar a manutenção da infraestrutura ou fazer malabarismos com plataformas diferentes.”
Soumyadeep Bakshi, cofundador, Collinear AI
Robin AI
“Na Robin, estamos redefinindo o papel do setor jurídico nos negócios modernos e usando a IA para impulsionar melhores decisões, ações mais rápidas e crescimento sustentável. Para oferecer aos nossos clientes uma melhor tomada de decisão, é crucial que nossos modelos de IA correspondam à forma como os advogados redigem contratos, a partir do formato, tom e preferências específicos de cada advogado. Anteriormente, personalizar modelos com dados proprietários era um processo complicado e propenso a erros. Agora, com o novo recurso de personalização de modelos com tecnologia sem servidor no Amazon SageMaker AI, podemos experimentar rapidamente técnicas avançadas, como aprendizado por reforço com recompensas verificáveis, em apenas alguns dias. Além disso, estamos entusiasmados em experimentar o fluxo de trabalho guiado por agentes de IA para que possamos comparar e verificar nossas suposições para ajudar advogados de todo o mundo a tomar melhores decisões com mais rapidez.”
Diana Mincu, diretora de pesquisa, Robin AI
Recursos
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