亚马逊通过支持Llama、Qwen、Deepseek和Nova为SageMaker带来智能微调
亚马逊SageMaker AI现在包含一个AI代理，帮助开发者用自然语言描述用例，自动推荐训练方法、准备数据、启动训练并提供可编辑的Jupyter笔记本代码。支持Llama、Qwen、Deepseek和Nova等模型系列。
文章情报
要点
- SageMaker AI新增Kiro AI代理，支持自然语言描述用例并自动完成微调工作流。
- 代理预装在开发环境中，也可使用Claude Code等其他代理。
- 支持Llama、Qwen、Deepseek和亚马逊自研Nova模型系列。
- 所有生成的代码均可编辑和复用。
为什么重要
这条新闻值得关注，因为SageMaker AI新增Kiro AI代理，支持自然语言描述用例并自动完成微调工作流。
技术影响
可能影响模型选型、推理成本、产品能力和评测基准。
2026年5月5日，亚马逊云服务（AWS）宣布在其机器学习平台SageMaker AI中引入一项创新功能——通过AI代理实现智能微调。SageMaker AI是AWS用于构建、训练和部署机器学习模型的综合平台。新功能的核心是Kiro AI代理，它预装在开发环境中，能够理解开发者的自然语言描述，并自动完成从数据准备到模型训练的整个微调流程。开发者不再需要手动处理不同API和数据格式，只需用自然语言陈述需求，Kiro便会推荐最佳训练方法，准备数据集，启动训练，并生成可编辑的Jupyter笔记本代码。这一流程由九个预构建的“技能”模块支撑，涵盖数据集验证、模型评估、部署等关键环节。这些技能不仅支持Llama、Qwen、Deepseek等开源模型，还支持亚马逊自研的Nova系列。所有生成的代码均可自由编辑和复用，保证了灵活性和可控性。AWS表示，此功能旨在降低模型定制化的技术门槛，让更多开发者能够专注于应用创新。Kiro代理内置在SageMaker Studio环境中，用户也可以集成Claude Code等其他智能代理。亚马逊强调，所有自动生成的代码都是完全透明的，开发者可以随时查看和修改，确保对训练过程的完全控制。这一特性对于需要精细调整模型参数的高级用户尤为重要。此外，由于支持多种主流模型族，开发者可以根据成本、性能或特定任务需求灵活选择基础模型。例如，Llama和Qwen在开源社区广受欢迎，而Nova则与AWS生态无缝集成。随着这一功能的推出，AWS进一步巩固了其在机器学习即服务领域的领先地位。目前该功能已面向所有SageMaker AI用户开放，详情可查阅AWS官方文档。