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（training sessions）正式可用。用户可在本地 Python 进程编写训练循环，通过 API 调用 forward_backward()、optim_step()、sample() 等操作，模型保持加载在 GPU 上；GPU 分配、分布式执行、故障恢复与检查点存储由平台负责。 计费按 SageMaker AI 处理的 token 数计算，奖励函数在本地打分期间不计 GPU 费用，也无需预留容量。目前支持 gpt-oss-20b、gemma-4-31B-it、Qwen3.6-27B 和 Qwen3.8-27B，各模型可用区域见文档。运行中的会话占用并发会话配额，需在结束或出错时调用 stop() 释放。
AI 根据报道生成 · 51 分钟前更新
最新进展10月23日 02:00
AWS 为 SageMaker AI 推出免管理 GPU 的模型定制训练会话报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- AWS Machine Learning BlogAWS 为 SageMaker AI 推出免管理 GPU 的模型定制训练会话
AWS 宣布 SageMaker AI 无服务器模型定制正式推出训练会话（training sessions），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 推出训练会话 API，把 forward_backward()、optim_step()、sample() 等操作变成 API 调用，模型在 GPU 上保持加载，用户只需在本地 Python 进程里编写训练循环。
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