本文介紹瞭如何在 Amazon SageMaker AI 上配置訓練作業，以充分利用 NVIDIA Blackwell 架構的優勢。您將學習如何選擇批大小和序列長度以利用 Blackwell 的擴展內存，為模型大小（1B 到 64B 參數）選擇合適的精度格式，並策略性地應用激活檢查點。最終，您將獲得一個實用的框架來調整訓練配置並在 P6-B200 實例上啓動分佈式訓練作業。

本文展示瞭如何在AWS上構建一個受治理的無服務器數據網格，為生產級自主AI提供安全、可擴展的數據基礎。架構通過S3 Tables（Iceberg）、S3 Vectors和AgentCore Gateway實現三層治理，解決自主AI多步驟數據訪問中的授權問題。