Amazon SageMaker AI 推出適用於模型自訂的 AI 代理程式體驗

張貼日期: 2026年5月4日

Amazon SageMaker AI 現在具有代理式體驗，可將模型自訂從需要花費數個月的流程，轉變為僅需數天或數小時即可完成的工作流程。建置 AI 解決方案的客戶需要仔細規劃其使用案例目標和成功條件、準備資料、選擇合適的模型，並使用各種模型和微調技術來設定、執行和分析多個實驗。找到符合成功條件的合適候選模型之後，他們就需要找出最具成本效益的方式來部署模型。在整個工作流程中，客戶需要管理設定基礎結構的無差別繁重工作，以便訓練和部署模型。這項新功能現在可讓開發人員使用自然語言與編碼代理程式互動，進而簡化從使用案例定義到高品質模型生產部署的整個過程。

以 SageMaker AI 模型自訂代理程式技能為基礎的代理式體驗，提供針對建置者特定使用案例的微調專業知識、轉換成所需的資料格式、使用 LLM 即評審指標進行全面的品質評估，以及針對 Amazon Bedrock 或 SageMaker AI 端點的彈性部署選項。客戶可以在其選擇的任何 IDE 中安裝這些技能，例如 Visual Studio 和 Cursor。開發人員可以搭配使用包括 Kiro、Claude Code 和 CoPilot 在內的多種編碼代理程式，以針對 Amazon Nova、Llama、Qwen 和 GPT-OSS 等熱門模型系列進行最佳化。透過整合至 AIOps 管道，該體驗能產生可重複使用且可編輯的程式碼成品，以提供透明度、重現性及自動化

使用 sagemaker-ai 代理程式外掛程式，在您喜愛的 IDE 中安裝 SageMaker AI 技能。SageMaker AI 模型自訂技能也已預先安在裝 SageMaker Studio 筆記本中，並搭配 Kiro 編碼代理程式一同提供。您只需註冊 Kiro 訂閱，在 Studio 筆記本中開啟聊天視窗，然後開始與代理程式聊天，即可建置工作流程。該體驗也支援進階的自訂技術，包括適用於指示調整的受監督微調、用於調整語調和偏好設定選項的直接偏好最佳化，以及適用於具有可驗證準確性之使用案例的強化學習。

若要進一步了解在 Amazon SageMaker AI 中使用 AI 代理程式體驗進行模型自訂，請造訪 SageMaker 模型自訂文件。

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