การปรับแต่งโมเดลแบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ของ Amazon SageMaker AI รองรับการปรับแต่งเพิ่มเติมเต็มรูปแบบแล้ว
ขณะนี้ การปรับแต่งโมเดลแบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ของ Amazon SageMaker AI รองรับการปรับแต่งเพิ่มเติมเต็มรูปแบบสำหรับโมเดลโอเพนซอร์สมากกว่า 25 โมเดล ซึ่งรวมถึงโมเดลยอดนิยมจากตระกูลโมเดล gpt-oss, Gemma, Llama, Nemotron และ Qwen นอกเหนือจากวิธีที่ใช้พารามิเตอร์อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น LoRA ซึ่งอัปเดตเฉพาะชุดย่อยขนาดเล็กของค่าน้ำหนักโมเดลแล้ว ขณะนี้ คุณสามารถอัปเดตพารามิเตอร์ทั้งหมดของโมเดลเพื่อให้โมเดลปรับตัวได้ลึกยิ่งขึ้นเมื่อกรณีการใช้งานของคุณต้องการ
การปรับแต่งเพิ่มเติมเต็มรูปแบบช่วยให้โมเดลเรียนรู้รูปแบบ คำศัพท์เฉพาะ และโครงสร้างของงานที่เฉพาะเจาะจงกับโดเมนของคุณได้อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ซึ่งมีคุณค่าอย่างยิ่งเมื่อคุณต้องการให้โมเดลมีความสามารถที่มากกว่าการปรับเปลี่ยนรูปแบบในระดับผิวเผิน เช่น การเรียนรู้รูปแบบการใช้เหตุผลเฉพาะทาง การใช้รูปแบบผลลัพธ์ที่ซับซ้อน หรือการซึมซับความรู้เฉพาะโดเมนจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่เป็นกรรมสิทธิ์ ด้วยการปรับแต่งโมเดลแบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ SageMaker จะจัดการการจัดสรรโครงสร้างพื้นฐานและการควบคุมระบบการฝึกทั้งหมดให้ ดังนั้นคุณจึงสามารถเรียกใช้งานการปรับแต่งเพิ่มเติมเต็มรูปแบบได้โดยไม่ต้องจัดสรรหรือจัดการโครงสร้างพื้นฐานใด ๆ และชำระค่าบริการเฉพาะส่วนที่ใช้งานเท่านั้น
การปรับแต่งเพิ่มเติมเต็มรูปแบบแบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์บน SageMaker พร้อมใช้งานในสหรัฐอเมริกาฝั่งตะวันออก (เวอร์จิเนียฝั่งเหนือ), สหรัฐอเมริกาฝั่งตะวันตก (ออริกอน), เอเชียแปซิฟิก (โตเกียว) และยุโรป (ไอร์แลนด์) หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน ให้ไปที่หน้า JumpStart และโมเดลใน Amazon SageMaker Studio เพื่อเริ่มต้นงานการปรับแต่ง หรือใช้ SageMaker Python SDK หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม รวมถึงดูรายการโมเดลที่รองรับ โปรดดูเอกสารประกอบการปรับแต่งโมเดลของ Amazon SageMaker AI