Amazon SageMaker AI теперь поддерживает бессерверную настройку моделей Gemma 4

Проведено: 30 июня 2026 г.

Amazon SageMaker AI теперь поддерживает бессерверную настройку моделей Gemma 4 E4B и 31B с помощью контролируемой точной настройки (SFT), прямой оптимизации с предпочтением (DPO) и точной настройки подкреплением (RFT). Gemma – это семейство открытых моделей, созданных Google DeepMind. Помимо развертывания этих моделей в SageMaker AI, теперь их можно адаптировать к конкретным предметным областям и рабочим процессам. Этот запуск также расширяет спектр моделей, доступных для бессерверной настройки в SageMaker AI, включая модели из семейств Nova, Nemotron 3, Qwen, Llama, gpt-oss и DeepSeek.

Настройка модели позволяет адаптировать эти базовые модели за счет собственных данных клиентов, например для более точного выполнения задач в конкретных предметных областях, приведения выходных данных в соответствие с фирменным стилем организации или повышения производительности при выполнении новых задач с использованием внутренних маркированных данных. Благодаря бессерверной настройке SageMaker AI берет на себя все задачи по предоставлению инфраструктуры и оркестрации обучения, поэтому вы можете сосредоточиться на данных и оценке, а не на управлении кластером, и платить только за то, что используете.

Бессерверная настройка модели в SageMaker AI доступна в следующих регионах: Азиатско-Тихоокеанский регион (Токио), Восток США (Северная Вирджиния), Запад США (Орегон) и ЕС (Ирландия). Чтобы начать работу, перейдите на страницу «Модели» в Студии Amazon SageMaker, чтобы запустить задачу настройки, или используйте SageMaker Python SDK для программного доступа. Дополнительные сведения см. в документации по настройке моделей в Amazon SageMaker AI.