SageMaker AI 推出训练会话 API
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SageMaker AI 推出训练会话 API
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AI 综述
AWS 宣布 SageMaker AI 无服务器模型定制推出 training session APIs，现已可用：用户在本地 Python 进程中编写并协调后训练循环（可自定义损失函数与奖励信号），forward_backward()、optim_step()、sample() 等 GPU 操作封装为 API 调用；模型常驻托管 GPU，由 SageMaker AI 负责 GPU 分配、分布式执行、梯度同步、故障恢复与检查点存储。 按 SageMaker AI 处理的 token 计费，奖励函数在本地为批次打分期间停止计费，且无需预留容量；运行中的会话计入并发配额，直到调用 stop() 或其过期。目前已支持 gpt-oss-20b、gemma-4-31B-it、Qwen3.6-27B 与 Qwen3.8-27B。
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最新进展10月23日 02:00
Amazon SageMaker AI 宣布推出训练会话，无需管理 GPU 即可定制模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- AWS Machine Learning Blog精选Amazon SageMaker AI 宣布推出训练会话，无需管理 GPU 即可定制模型
AWS 宣布 Amazon SageMaker AI 无服务器模型定制的训练会话正式可用，用户自己编写并协调后训练循环（含自定义损失函数和奖励信号），由 SageMaker AI 负责 GPU 分配、分布式执行、故障恢复与检查点存储。
- AWS Machine Learning Blog精选使用 Amazon SageMaker training session APIs 编写自定义训练循环，无需管理 GPU
Amazon SageMaker AI 的 serverless 模型定制推出 training session APIs，把 forward_backward()、optim_step()、sample() 等 GPU 操作封装为 API 调用，模型常驻托管 GPU，服务负责分布式执行、梯度同步、容错与检查点，训练循环由用户在本地 Python 进程中编写。
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