La personnalisation de modèles sans serveur d'Amazon SageMaker AI inclut désormais les sessions d'entraînement, disponibles en version générale aujourd'hui. Vous écrivez et coordonnez votre propre boucle de post-entraînement (fonctions de perte personnalisées, signaux de récompense ou apprentissage par renforcement multi-tours) tandis que SageMaker AI gère l'allocation des GPU, l'exécution distribuée, la reprise après incident et le stockage des points de contrôle.
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Annonce de nouvelles façons de personnaliser les modèles avec SageMaker AI, sans gérer de GPU
La personnalisation de modèle serverless d'Amazon SageMaker AI inclut désormais des sessions d'entraînement, généralement disponibles aujourd'hui. Vous écrivez et coordonnez votre propre boucle de post-entraînement (fonctions de perte personnalisées, signaux de récompense ou apprentissage par renforcement multi-tours) tandis que SageMaker AI gère l'allocation GPU, l'exécution distribuée, la reprise après incident et le stockage des checkpoints.