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内容提要
Amazon SageMaker AI推出无服务器模型定制功能,支持多种热门AI模型。用户可通过简易界面快速定制,缩短流程时间,并支持强化学习等微调技术,自动选择计算资源,简化模型训练与部署。该功能已在多个地区上线。
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关键要点
- Amazon SageMaker AI推出无服务器模型定制功能,支持多种热门AI模型。
- 用户可通过简易界面快速定制,缩短模型定制流程时间。
- 支持强化学习等微调技术,自动选择计算资源,简化模型训练与部署。
- 用户可以在Amazon SageMaker Studio中开始定制模型,选择模型和定制技术。
- 提供多种定制技术,包括监督式微调和强化学习等。
- 训练完成后,用户可以评测模型性能并选择部署方式。
- 支持将模型部署到Amazon Bedrock或SageMaker AI推理端点。
- 无服务器MLflow功能可自动记录实验指标并提供可视化分析。
- 新功能已在多个地区上线,包括美国东部、西部、亚太地区和欧洲。
- 用户只需为训练和推理过程中处理的令牌付费。
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延伸问答
Amazon SageMaker AI的新无服务器模型定制功能有哪些主要特点?
该功能支持多种热门AI模型,提供易于使用的界面,支持强化学习等微调技术,自动选择计算资源,简化模型训练与部署。
如何在Amazon SageMaker Studio中开始定制模型?
用户可以在Amazon SageMaker Studio中选择模型,并通过简易界面选择定制技术和上传训练数据集来开始定制模型。
用户在定制模型时可以选择哪些定制技术?
用户可以选择监督式微调、直接偏好优化、可验证奖励的强化学习以及AI反馈的强化学习等多种定制技术。
模型训练完成后,用户可以进行哪些操作?
用户可以评测模型性能,继续定制模型,或选择将模型部署到Amazon Bedrock或SageMaker AI推理端点。
无服务器MLflow功能有什么用处?
无服务器MLflow功能可以自动记录实验指标并提供可视化分析,帮助用户跟踪和分析模型训练过程。
新功能在哪些地区上线?
新功能已在美国东部、西部、亚太地区和欧洲上线。
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