Бессерверная настройка модели Amazon SageMaker AI теперь поддерживает полную точную настройку
Бессерверная настройка модели Amazon SageMaker AI теперь поддерживает полную точную настройку более 25 моделей с открытым исходным кодом. К ним относятся популярные модели из семейств gpt-oss, Gemma, Llama, Nemotron и Qwen. В дополнение к эффективным с точки зрения параметров методам, таким как LoRA, которые обновляют небольшое подмножество весов модели, теперь вы можете обновить все параметры модели для более глубокой адаптации, когда этого требует ваш пример использования.
Полная точная настройка позволяет модели более тщательно изучить специфичные для вашей предметной области шаблоны, терминологию и структуру задач. Это особенно ценно, когда вам нужно, чтобы модель приобрела возможности, выходящие за рамки поверхностных стилевых корректировок, например освоила специализированные шаблоны рассуждений, начала использовать сложные форматы вывода или усвоила доменные знания из крупных проприетарных наборов данных. Благодаря бессерверной настройке модели SageMaker управляет всем выделением инфраструктуры и оркестрацией обучения, поэтому вы можете выполнять задания по полной точной настройке без выделения инфраструктуры или управления ею и платить только за то, что используете.
Полная бессерверная точная настройка SageMaker доступна в следующих регионах: Восток США (Северная Вирджиния), Запад США (Орегон), Азиатско-Тихоокеанский регион (Токио) и Европа (Ирландия). Чтобы начать работу, перейдите на страницу «JumpStart и Модели» в Студии Amazon SageMaker, чтобы запустить задачу настройки, или используйте пакет SDK SageMaker Python. Дополнительные сведения и список поддерживаемых моделей см. в документации по настройке моделей Amazon SageMaker AI.