Tùy chỉnh mô hình phi máy chủ Amazon SageMaker AI hiện hỗ trợ tinh chỉnh đầy đủ
Tùy chỉnh mô hình phi máy chủ Amazon SageMaker AI hiện hỗ trợ tinh chỉnh đầy đủ cho hơn 25 mô hình nguồn mở, trong đó bao gồm các mô hình phổ biến từ các dòng mô hình gpt-oss, Gemma, Llama, Nemotron và Qwen. Ngoài các phương pháp hiệu quả về thông số như LoRA, vốn cập nhật một tập hợp nhỏ các trọng số mô hình, giờ đây bạn có thể cập nhật tất cả các thông số trong mô hình để thích ứng sâu hơn khi trường hợp sử dụng của bạn yêu cầu.
Khả năng tinh chỉnh hoàn toàn cho phép mô hình học kỹ hơn các mẫu, thuật ngữ và cấu trúc nhiệm vụ đặc thù theo lĩnh vực của bạn. Điều này đặc biệt có giá trị khi bạn cần mô hình có được những khả năng vượt ra ngoài các điều chỉnh phong cách ở mức bề mặt, chẳng hạn như học các mẫu suy luận chuyên biệt, áp dụng các định dạng đầu ra phức tạp hoặc tiếp thu kiến thức lĩnh vực từ các tập dữ liệu độc quyền quy mô lớn. Với tùy chỉnh mô hình phi máy chủ, SageMaker quản lý tất cả việc cung cấp cơ sở hạ tầng và điều phối đào tạo. Vì vậy, bạn có thể chạy các công việc tinh chỉnh đầy đủ mà không cần cung cấp hoặc quản lý bất kỳ cơ sở hạ tầng nào và bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng.
Khả năng tinh chỉnh đầy đủ phi máy chủ trên SageMaker đã 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 JumpStart và Mô hình trong Studio Amazon SageMaker để khởi chạy công việc tùy chỉnh hoặc sử dụng SageMaker Python SDK. Để tìm hiểu thêm và xem danh sách mô hình được hỗ trợ, hãy xem tài liệu về tùy chỉnh mô hình Amazon SageMaker AI.