AWS正式推出SageMaker AI训练会话
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AWS正式推出SageMaker AI训练会话
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AI 综述
AWS 正式推出 SageMaker AI 训练会话功能，开发者可在本地 Python 中自行编写模型后训练循环，由平台管理 GPU 和分布式执行。开发者控制损失函数、奖励信号和训练步骤，平台负责 GPU 分配、故障恢复及检查点存储。 AWS 称，该功能按服务处理的 token 计费，无需预留算力；奖励函数在用户环境中评分时暂停计费。首批支持 gpt-oss-20b、gemma-4-31B-it、Qwen3.6-27B 和 Qwen3.8-27B。运行中的会话会持续占用并发会话额度，直至主动停止或到期。
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最新进展10月23日 02:00
AWS 正式推出 SageMaker AI training sessions，无需管理 GPU 即可自定义后训练报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- AWS Machine Learning BlogAWS 正式推出 SageMaker AI training sessions，无需管理 GPU 即可自定义后训练
AWS 宣布 SageMaker AI 的 training sessions 正式可用，开发者可自行编写后训练循环，无需管理底层 GPU 基础设施。开发者控制损失函数、奖励信号和训练步骤，平台负责 GPU 分配、分布式执行、故障恢复及检查点存储，按处理的 token 计费，在用户环境中执行奖励评分期间暂停计费。
- AWS Machine Learning Blog使用 Amazon SageMaker training session APIs 编写训练循环，无需管理 GPU
Amazon SageMaker AI 新增 training session APIs，让开发者在本地 Python 中编写自定义训练循环，由服务管理 GPU 和分布式执行。
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