SageMaker AI prend désormais en charge la personnalisation des modèles sans serveur pour Qwen3.6
Amazon SageMaker AI prend désormais en charge la personnalisation du modèle sans serveur pour le modèle de paramètres Qwen3.6 27B à l’aide d’un réglage fin supervisé (SFT) et d’un réglage fin par renforcement (RFT). Qwen3.6 est une famille de modèles open-weight populaire d’Alibaba Cloud. Ce lancement s’ajoute à notre assistance pour affiner Qwen3.5 et d’autres modèles populaires. Avant ce lancement, vous pouviez déployer le modèle de fondation Qwen 3.6 sur SageMaker AI et vous pouvez désormais l’adapter à vos domaines et flux de travail spécifiques.
La personnalisation des modèles vous permet d’adapter les modèles de base à vos données propriétaires afin qu’ils reflètent plus précisément les connaissances, la terminologie et les normes de qualité de votre domaine. Plutôt que de créer des modèles à partir de zéro, les ajustements vous permettent de partir d’un modèle de fondation performant et de le spécialiser en fonction de vos cas d’utilisation, qu’il s’agisse d’améliorer la précision des tâches spécifiques à un domaine, d’aligner les résultats sur le ton de votre organisation ou d’améliorer les performances sur de nouvelles tâches à l’aide de vos données étiquetées. Grâce à la personnalisation sans serveur, SageMaker AI gère l’ensemble du provisionnement de l’infrastructure et de l’orchestration de la formation, afin que vous puissiez vous concentrer sur vos données et leur évaluation plutôt que sur la gestion des clusters, et ne payer que pour ce que vous utilisez.
La personnalisation du modèle sans serveur pour Qwen3.6 sur SageMaker AI est disponible dans les régions USA Est (Virginie du Nord), USA Ouest (Oregon), Asie-Pacifique (Tokyo) et Europe (Irlande). Pour commencer, accédez à la page Modèles d’Amazon SageMaker Studio pour lancer une tâche de personnalisation, ou utilisez le kit SDK Python de SageMaker pour un accès par programmation. Pour en savoir plus, consultez la documentation relative à la personnalisation du modèle Amazon SageMaker AI.