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。开发者可在本机用 Python 编写训练循环、损失函数和奖励信号，GPU 分配、分布式执行、梯度同步、故障恢复和检查点存储由 SageMaker 负责。 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。使用需安装 SageMaker Python SDK（Linux 或 macOS，Python 3.10–3.12）。 计费按 SageMaker AI 处理的 token 数计算；奖励函数在本机评分期间不计 GPU 费用，也无需预留容量。运行中的会话会占用并发会话配额，直到调用 stop() 或过期，AWS 建议结束后及时停止，包括出错路径。
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最新进展10月23日 02:00
AWS 为 SageMaker AI 无服务器模型定制推出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 无服务器模型定制推出训练会话
AWS 宣布 SageMaker AI 无服务器模型定制正式推出训练会话（training sessions），用户可自行编写训练循环、损失函数和奖励信号，GPU 分配、分布式执行、故障恢复与 checkpoint 存储由平台负责。
- AWS Machine Learning BlogAmazon SageMaker AI 推出训练会话 API，可自写训练循环而无需管理 GPU
Amazon SageMaker AI 推出训练会话 API，把抽象边界下移到训练操作层，开发者在本机用 Python 编写训练循环，由 SageMaker 负责 GPU 分配、分布式执行、梯度同步、故障恢复和检查点存储。
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