SageMaker

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DOCAWS Machine Learning Blog·vor 6T

Improve your agent’s tool-calling accuracy with SFT and DPO on Amazon SageMaker AI

Dieser Beitrag erklärt, wie man Supervised Fine-Tuning (SFT) und Direct Preference Optimization (DPO) einsetzt, um die Genauigkeit der Tool-Aufrufe eines kleinen Sprachmodells zu verbessern. Er zeigt, wie Amazon SageMaker AI-Trainingsaufträge genutzt werden, um sich auf den Trainingscode zu konzentrieren und die Modellqualität zu bewerten.

SageMaker learning tool-calling SLM

DOCAWS Machine Learning Blog·vor 12T

Build a custom portal with embedded Amazon SageMaker AI MLflow Apps

Dieser Beitrag zeigt, wie man ein benutzerdefiniertes Portal mit eingebetteter SageMaker AI MLflow Apps UI erstellt. Er behandelt die React/Flask-Architektur, die Bereitstellung über AWS CDK, die SigV4-Authentifizierung und Sicherheitsaspekte.

SageMaker learning security MLflow

NEWSAWS Machine Learning Blog·vor 20T

Announcing OpenAI-compatible API support for Amazon SageMaker AI endpoints

Amazon SageMaker AI unterstützt jetzt die OpenAI-kompatible API für Echtzeit-Inferenz-Endpunkte. Dies ermöglicht es Benutzern des OpenAI SDK, LangChain oder Strands Agents, SageMaker-Modelle aufzurufen, indem sie nur ihre Endpunkt-URL ändern, wodurch die Notwendigkeit für benutzerdefinierte Clients oder Code-Umschreibungen entfällt.

OpenAI SageMaker API AWS