Amazon SageMaker AI, sunucusuz model özelleştirmesi için eğitim oturumu API'lerini duyurdu
Amazon SageMaker AI sunucusuz model özelleştirmesi artık eğitim oturumu API'lerini destekleyerek GPU altyapısını tedarik etmelerine veya yönetmelerine gerek kalmadan müşterilere eğitim sonrası algoritmaları üzerinde tam kontrol sağlar. SFT, DPO ve diğer pekiştirmeli öğrenme yöntemleri dahil olmak üzere yönetilen teknikler, müşterilerin bir teknik ve model seçip SageMaker AI'ın eğitimi yürütmesine izin vermelerine olanak tanır. Ekipler, eğitim oturumu API'leri ile gerek SPO veya DPO'da kendi koşullarıyla yeniden oluşturuyor, gerek bir özel kayıp, yeni bir RL ödül sinyali, bir veri müfredatı veya en yeni araştırmadan bir algoritmayı uyguluyor olsunlar artık kendi eğitim döngülerini yazabilirler. forward_backward(), optim_step() ve sample() gibi işlemler canlı, durum özellikli bir oturuma karşı API çağrıları haline gelir. Böylece müşteriler tekniklerinin gerektirdiği eğitim prosedürünü oluştururken, SageMaker AI GPU tahsisini, model ve LoRA yüklemesini, dağıtılmış yürütmeyi, hata kurtarma, kontrol noktası depolamasını ve güvenliği ele alır.
Müşteriler bu işlemleri doğrudan kendi Python kodlarından arayarak pekiştirme öğrenimi, denetimli ince ayar veya özel eğitim hedeflerini canlı bir oturumda yerleşik kontrol işaretleme ve devam etme özelliğiyle destekleyebilir. Faturalandırma işlenen belirteç başına yapılır, bu nedenle ödül puanlaması gibi yerel hesaplamalar GPU süresi olarak faturalanmaz. SageMaker AI, müşterilerin kendi eğitim döngülerinde plan olarak kullanabilecekleri bir dizi çalıştırmaya hazır SFT ve RL tarifi olan SageMaker eğitim oturumları tarif kitabını da yayınlıyor.
Eğitim oturumu API'leri bugün genellikle ABD Doğu (Kuzey Virginia), ABD Batı (Oregon) ve Asya Pasifik (Mumbai) bölgelerinde mevcuttur. Başlamak için SageMaker Python SDK'sini yükleyin ve tarif kitabını klonlayın veya SageMaker Stüdyosu'nda bir not defteri başlatın ve bir kodlama temsilcisi bağlayın. Daha fazla bilgi edinmek için belgeleri ve Amazon SageMaker AI web sayfasını ziyaret edin.