SageMaker AI 训练会话正式可用
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SageMaker AI 训练会话正式可用
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AI 综述
AWS 宣布 Amazon SageMaker AI 无服务器模型定制的训练会话正式可用。用户可自行编写训练循环，包括自定义损失函数和奖励信号；GPU 分配、分布式执行、故障恢复与检查点存储由平台负责，模型在 GPU 上保持加载，训练循环通过 forward_backward()、optim_step()、sample() 等 API 调用完成。 目前支持 gpt-oss-20b、gemma-4-31B-it、Qwen3.6-27B 和 Qwen3.8-27B，各模型可用区域见训练会话 API 文档。使用按处理的 token 计费，奖励函数在用户环境中评分时停止计费，且无需预留容量；运行中的会话会占用并发会话配额，直到调用 stop() 或过期。 使用需安装 SageMaker Python SDK，支持 Linux 或 macOS 上的 Python 3.10 至 3.12。
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最新进展10月23日 02:00
AWS 为 SageMaker AI 无服务器模型定制推出训练会话正式版报道时间线
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10月23日
- AWS Machine Learning BlogAWS 为 SageMaker AI 无服务器模型定制推出训练会话正式版
AWS 宣布 SageMaker AI 无服务器模型定制的训练会话正式可用，用户可自行编写并协调训练循环，包括自定义损失函数和奖励信号，GPU 分配、分布式执行、故障恢复与检查点存储由平台负责。
- AWS Machine Learning BlogAmazon SageMaker AI 推出训练会话 API，自写训练循环无需管理 GPU
Amazon SageMaker AI 的 Serverless 模型定制新增训练会话 API，把 forward_backward()、optim_step()、sample() 等操作变成 API 调用，模型在 GPU 上保持加载，由服务负责分布式执行、梯度同步与故障恢复。
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