Amazon SageMaker AI hiện hỗ trợ tùy chỉnh mô hình phi máy chủ cho mô hình Gemma 4
Amazon SageMaker AI hiện hỗ trợ tùy chỉnh mô hình phi máy chủ cho các mô hình Gemma 4 E4B và 31B bằng tính năng tinh chỉnh có giám sát (SFT), tối ưu hóa ưu tiên trực tiếp (DPO) và tinh chỉnh tăng cường (RFT). Gemma là một dòng mô hình mở được xây dựng bởi Google DeepMind. Ngoài việc triển khai các mô hình này trên SageMaker AI, giờ đây bạn có thể điều chỉnh mô hình theo các lĩnh vực và quy trình công việc cụ thể của mình. Lần ra mắt này cũng mở rộng sự đa dạng của các mô hình có sẵn để tùy chỉnh phi máy chủ trên SageMaker AI, bao gồm các mô hình từ các dòng Nova, Nemotron 3, Qwen, Llama, gpt-oss và DeepSeek.
Thông qua tùy chỉnh mô hình, bạn có thể điều chỉnh các mô hình nền tảng này bằng dữ liệu độc quyền của mình, dù là để cải thiện độ chính xác cho các tác vụ đặc thù theo lĩnh vực, điều chỉnh đầu ra theo phong cách của tổ chức, hay nâng cao hiệu năng cho các tác vụ mới bằng cách sử dụng dữ liệu đã được dán nhãn. Với phần tùy chỉnh phi máy chủ, SageMaker AI xử lý toàn bộ công đoạn cung cấp cơ sở hạ tầng và điều phối đào tạo, để bạn có thể tập trung vào dữ liệu và việc đánh giá thay vì phải quản lý cụm và chỉ trả tiền theo mức sử dụng.
Tính năng tùy chỉnh mô hình phi máy chủ trên SageMaker AI có sẵn ở Miền Đông Hoa Kỳ (Bắc Virginia), Miền Tây Hoa Kỳ (Oregon), Châu Á Thái Bình Dương (Tokyo) và Châu Âu (Ireland). Để bắt đầu, hãy điều hướng đến trang Mô hình trong Studio Amazon SageMaker để khởi chạy công việc tùy chỉnh hoặc sử dụng SDK SageMaker Python để truy cập theo lập trình. Để tìm hiểu thêm, hãy xem tài liệu về tùy chỉnh mô hình của Amazon SageMaker AI.