AWS serverless model customization capability in Amazon SageMaker AI
Amazon Web Services (AWS) heeft een nieuwe serverloze mogelijkheid voor modelcustomisatie aangekondigd binnen Amazon SageMaker AI. Deze functie is ontworpen om AI-ontwikkelaars in staat te stellen populaire modellen snel aan te passen met behulp van eigen data en geavanceerde technieken.
Veel ontwikkelaars streven naar het aanpassen van modellen met bedrijfseigen data voor hogere nauwkeurigheid, maar dit vereist vaak lange en complexe iteratiecycli. De nieuwe serverloze functie in SageMaker AI vereenvoudigt de volledige workflow – van datavoorbereiding tot evaluatie en implementatie – waardoor het proces aanzienlijk wordt versneld.
Met een gebruiksvriendelijke interface kunnen ontwikkelaars direct aan de slag om populaire modellen zoals Amazon Nova, Llama, Qwen, DeepSeek en GPT-OSS te personaliseren. Dit kan via technieken als supervised fine-tuning en de nieuwste methoden zoals reinforcement learning en direct preference optimization.
Daarnaast is er een AI-agent-gestuurde workflow (momenteel in preview) beschikbaar, waarmee ontwikkelaars natuurlijke taal kunnen gebruiken om synthetische data te genereren, datakwaliteit te analyseren en de training en evaluatie van modellen volledig serverloos af te handelen.
De nieuwe functionaliteit is per direct beschikbaar in de regio's Europa (Ierland), VS Oost (N. Virginia), Azië-Pacific (Tokio) en VS West (Oregon).
Meer over serverless
Over Witold Kepinski
