La personalización de modelos sin servidor de Amazon SageMaker AI ahora incluye sesiones de entrenamiento, disponibles de forma general hoy. Usted escribe y coordina su propio bucle de post-entrenamiento (funciones de pérdida personalizadas, señales de recompensa o aprendizaje por refuerzo de múltiples turnos) mientras SageMaker AI gestiona la asignación de GPU, la ejecución distribuida, la recuperación ante fallos y el almacenamiento de puntos de control.
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Anunciamos nuevas formas de personalizar modelos con SageMaker AI, sin gestionar GPUs
La personalización de modelos sin servidor de Amazon SageMaker AI ahora incluye sesiones de entrenamiento, disponibles de forma general hoy. Tú escribes y coordinas tu propio bucle de post-entrenamiento (funciones de pérdida personalizadas, señales de recompensa o aprendizaje por refuerzo multiturno) mientras SageMaker AI gestiona la asignación de GPU, la ejecución distribuida, la recuperación ante fallos y el almacenamiento de checkpoints.