O Amazon SageMaker AI expandiu seus recursos de customização de modelos com o lançamento de APIs de sessão de treinamento serverless. O mecanismo entrega aos desenvolvedores controle integral sobre o loop algorítmico de treinamento, permitindo implementar funções de perda proprietárias, sinais alternativos de recompensa em aprendizado por reforço e estratégias experimentais de DPO. Funções como forward_backward() e optim_step() passam a ser executadas como chamadas de API contra uma sessão dinâmica, enquanto a AWS gerencia de forma transparente o carregamento de LoRA, recuperação de falhas e checkpointing.
← Todas as notícias
IA1 min de leituraPor Tiago Bona
Amazon SageMaker AI lança APIs de sessão de treinamento para ajuste fino sem servidor
Ferramenta concede controle granular sobre o loop de pós-treinamento sem necessidade de alocação estática de GPUs.
O Radar na sua caixa de entrada
Uma seleção curta de tecnologia, negócios e inovação, com confirmação por e-mail.
Mais sobre IA
IA
Amazon Bedrock incorpora inferência entre regiões e modelos GPT-5.6 na AWS GovCloud
Recursos avançados de roteamento de inferência e APIs nativas chegam a ambientes governamentais em nuvem.
IA
OpenAI disponibiliza Daybreak Red para ciberdefesa no Amazon Bedrock
Modelo especializado em pesquisa autorizada de vulnerabilidades passa a operar em nuvem governamental com isolamento por hardware.
IA
OpenAI passa a respeitar sinal compartilhado em robots.txt para treinamento
Padrão unificado facilita o controle de webmasters sobre o uso de dados públicos no aprendizado de modelos.