Amazon SageMaker AI, model özelleştirmesi için yapay zeka temsilcisi deneyimini başlattı
Amazon SageMaker AI artık model özelleştirmesini aylarca süren bir süreçten günler veya saatler içinde tamamlanan bir iş akışına dönüştüren etken bir deneyim sunuyor. Yapay zeka çözümü oluşturan müşterilerin kullanım örneği hedeflerini ve başarı kriterlerini dikkatle belirlemeleri, veri hazırlamaları, doğru modelleri seçmeleri, çeşitli modeller ve ince ayar teknikleriyle birden fazla deney yapılandırmaları, çalıştırmaları ve analiz etmeleri gerekir. Başarı kriterlerini karşılayan uygun bir model adayı belirlendikten sonra modeli dağıtmanın en uygun maliyetli yolunu bulmaları gerekir. Bu iş akışı boyunca müşterilerin, modelleri eğitmek ve dağıtmak için altyapı kurulumunun ayrıştırılmamış ağır yükünü yönetmeleri gerekmektedir. Yeni özellik artık geliştiricilerin, kullanım örneği tanımından yüksek kaliteli bir modelin üretim dağıtımına kadar tüm süreci kolaylaştırmak için kodlama temsilcileriyle doğal dil etkileşimleri kullanmasına olanak tanıyor.
SageMaker AI model özelleştirme temsilci becerilerine dayanan etken deneyim, oluşturucunun belirli kullanım örneğine uygulanmış ince ayar, gerekli veri biçimlerine dönüştürme, Yargıç olarak LLM ölçümleri kullanan kapsamlı kalite değerlendirmesi ve Amazon Bedrock veya SageMaker AI uç noktalarına esnek dağıtım seçenekleri konularında uzmanlık sunar. Müşteriler bu becerileri Visual Studio ve Cursor gibi istedikleri herhangi bir IDE'ye yükleyebilir. Geliştiriciler; Amazon Nova, Llama, Qwen ve GPT-OSS gibi popüler model ailelerini optimize etmek için Kiro, Claude Code ve CoPilot dahil birden fazla kodlama temsilcisiyle çalışabilir. Deneyim, AIOps ardışık düzenlerine entegrasyon aracılığıyla şeffaflık, tekrarlanabilirlik ve otomasyon için yeniden kullanılabilir, düzenlenebilir kod yapıtları oluşturur
sagemaker-ai temsilci eklentisini kullanarak SageMaker AI becerilerini en sevdiğiniz IDE'ye yükleyin. SageMaker AI model özelleştirme becerileri ayrıca Kiro kodlama temsilcisiyle birlikte SageMaker Studio Notebook'larında önceden yüklü olarak da mevcuttur. Tek yapmanız gereken Kiro aboneliğine kaydolmak, Studio Notebook'larda sohbet penceresini açmak ve iş akışını oluşturmak için temsilciyle sohbet etmeye başlamaktır. Deneyim; talimat ayarı için denetimli ince ayar, ton ve tercih seçimlerini ayarlamak için Doğrudan Tercih Optimizasyonu ve doğrulanabilir doğruluk gerektiren kullanım örnekleri için Pekiştirmeli Öğrenme dahil gelişmiş özelleştirme tekniklerini destekler.
Amazon SageMaker AI'daki yapay zeka temsilcisi deneyimiyle model özelleştirme hakkında daha fazla bilgi edinmek için SageMaker model özelleştirme belgelerini ziyaret edin.
ABD Doğu (K. Virginia) - us-east-1
Avrupa (İrlanda) - eu-west-1
ABD Batı (Oregon) - us-west-2
Asya Pasifik (Tokyo) - ap-northeast-1