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AWS SageMaker AI 推出无服务器自定义训练会话功能
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AI 综述
2026年10月23日，AWS 通过机器学习博客宣布，SageMaker AI 的无服务器模型自定义训练会话功能正式可用。该功能旨在简化开发者的后训练微调流程，允许用户在不管理 GPU 基础设施的前提下，通过自定义训练循环和奖励信号对模型进行优化。早先报道称该功能允许用户通过自定义训练循环和奖励信号对模型进行优化；后续报道进一步指出，AWS 推出了训练会话 API，支持用户在本地编写自定义训练循环，由服务托管 GPU 执行采样、前向传播和梯度更新。该功能支持按 Token 计费，提供 SFT 和 RL 等预置食谱，并附带 GSM8K 数学推理与 Code RL 编程竞赛的实战示例。这一更新标志着 AWS 在降低大模型微调门槛方面迈出了新的一步，使开发者能够更专注于算法逻辑而非底层硬件运维。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月23日 02:00
AWS SageMaker AI 正式推出支持自定义训练循环的无服务器训练会话 API。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- AWS Machine Learning Blog精选AWS SageMaker AI 推出无服务器模型自定义训练会话
AWS 宣布 SageMaker AI 无服务器模型自定义训练会话正式可用，允许开发者在不管理 GPU 基础设施的情况下，通过自定义训练循环和奖励信号进行后训练微调。
- AWS Machine Learning Blog精选Amazon SageMaker 推出训练会话 API，支持自定义训练循环
Amazon SageMaker 推出训练会话 API，允许用户在本地编写自定义训练循环，由服务托管 GPU 执行采样、前向传播和梯度更新。该功能支持按 Token 计费，提供 SFT 和 RL 等预置食谱，并附带 GSM8K 数学推理与 Code RL 编程竞赛的实战示例。
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