SageMaker AI já oferece suporte à personalização de modelos com tecnologia sem servidor para o Qwen3.6
Agora, o Amazon SageMaker AI oferece à personalização de modelos com tecnologia sem servidor para o modelo de parâmetro Qwen3.6 27B usando ajuste fino supervisionado (SFT) e ajuste fino por reforço (RFT). O Qwen3.6 é uma família popular de modelos de peso aberto da Alibaba Cloud. Este lançamento é uma adição ao nosso suporte para o ajuste fino do Qwen3.5 e de outros modelos populares. Antes deste lançamento, você já podia implantar o modelo de base do Qwen3.6 no SageMaker AI. Agora, também é possível adaptá-los aos domínios e fluxos de trabalho específicos.
A personalização do modelo permite que você personalize modelos de base com dados proprietários para que eles reflitam com mais precisão seu conhecimento, terminologia e padrões de qualidade de domínios. Em vez de criar modelos do zero, o ajuste fino permite que você comece com um modelo de base capaz e o especialize para seus próprios casos de uso, melhorando a precisão em tarefas específicas de domínio, alinhando os resultados com o tom da organização ou melhorando o desempenho em novas tarefas usando dados rotulados. Com a personalização com tecnologia sem servidor, o SageMaker AI gerencia todo o provisionamento de infraestrutura e a orquestração de treinamento. Você fica livre para manter o foco nos dados e na avaliação, em vez de gerenciar clusters, e paga apenas pelo que usar.
A personalização de modelos do Qwen3.6 com tecnologia sem servidor no SageMaker AI está disponível nas regiões Leste dos EUA (Norte da Virgínia), Oeste dos EUA (Oregon), Ásia-Pacífico (Tóquio) e Europa (Irlanda). Para começar a usá-la, navegue até a página Modelos no Amazon SageMaker Studio para iniciar um trabalho de personalização ou use o SageMaker Python SDK para acessar o recurso de forma programática. Para saber mais, consulte a documentação de personalização de modelos do Amazon SageMaker AI.