Amazon SageMaker AI'da yeni sunucusuz model özelleştirme özelliği
Amazon Web Services (AWS), yapay zeka geliştiricilerinin popüler modelleri denetimli ince ayar ve pekiştirmeli öğrenme gibi en son tekniklerle hızlı bir şekilde özelleştirmelerini sağlayan yeni bir sunucusuz model özelleştirme özelliğini duyurdu. Amazon SageMaker AI, her türlü kullanım örneği için yüksek performanslı, düşük maliyetli yapay zeka modeli geliştirmeye olanak tanıyan geniş bir araç setini bir araya getiren, tam olarak yönetilen bir hizmettir.
Birçok yapay zeka geliştiricisi, doğruluğu artırmak için modelleri tescilli verilerle özelleştirmeye çalışır ancak bu durum genellikle uzun iterasyon döngüleri gerektirir. Örneğin, yapay zeka geliştiricileri bir kullanım örneği tanımlamalı ve verileri hazırlamalı, bir model ve özelleştirme tekniği seçmeli, modeli eğitmeli ve ardından modeli dağıtım için değerlendirmelidir. Artık yapay zeka geliştiricileri, veri hazırlığından değerlendirme ve dağıtımına kadar uçtan uca model özelleştirme iş akışını basitleştirebilir ve süreci hızlandırabilir. Kullanımı kolay arabirim sayesinde yapay zeka geliştiricileri hızlı bir şekilde çalışmaya başlayabilir ve Amazon Nova, Llama, Qwen, DeepSeek ve GPT-OSS gibi popüler modelleri kendi verileriyle özelleştirebilir. Denetimli ince ayar ve pekiştirmeli öğrenme ve doğrudan tercih optimizasyonu gibi en son özelleştirme tekniklerini kullanabilirler. Yapay zeka geliştiricileri ayrıca yapay zeka temsilcisi tarafından yönlendirilen iş akışını (önizleme aşamasında) kullanabilir ve doğal dil kullanarak sentetik veriler oluşturabilir, veri kalitesini analiz edebilir ve model eğitimi ve değerlendirmesini tamamen sunucusuz olarak gerçekleştirebilir.
Bu kullanımı kolay arabirimi şu AWS bölgelerinde kullanabilirsiniz: Avrupa (İrlanda), ABD Doğu (Kuzey Virginia), Asya Pasifik (Tokyo) ve ABD Batı (Oregon). Yapay zeka temsilcisi tarafından yönlendirilen iş akışına erişmek için bekleme listesine katılmak istiyorsanız kayıt sayfasına gidin.
Daha fazla bilgi için SageMaker AI model özelleştirme sayfası ve blogunu ziyaret edin.