亞馬遜通過支持Llama、Qwen、Deepseek和Nova為SageMaker帶來智能微調
亞馬遜SageMaker AI現在包含一個AI代理，幫助開發者用自然語言描述用例，自動推薦訓練方法、準備數據、啓動訓練並提供可編輯的Jupyter筆記本代碼。支持Llama、Qwen、Deepseek和Nova等模型系列。
文章情報
要點
- SageMaker AI新增Kiro AI代理，支持自然語言描述用例並自動完成微調工作流。
- 代理預裝在開發環境中，也可使用Claude Code等其他代理。
- 支持Llama、Qwen、Deepseek和亞馬遜自研Nova模型系列。
- 所有生成的代碼均可編輯和複用。
為甚麼重要
這條新聞值得關注，因為SageMaker AI新增Kiro AI代理，支持自然語言描述用例並自動完成微調工作流。
技術影響
可能影響模型選型、推理成本、產品能力和評測基準。
2026年5月5日，亞馬遜雲服務（AWS）宣佈在其機器學習平台SageMaker AI中引入一項創新功能——通過AI代理實現智能微調。SageMaker AI是AWS用於構建、訓練和部署機器學習模型的綜合平台。新功能的核心是Kiro AI代理，它預裝在開發環境中，能夠理解開發者的自然語言描述，並自動完成從數據準備到模型訓練的整個微調流程。開發者不再需要手動處理不同API和數據格式，只需用自然語言陳述需求，Kiro便會推薦最佳訓練方法，準備數據集，啓動訓練，並生成可編輯的Jupyter筆記本代碼。這一流程由九個預構建的“技能”模塊支撐，涵蓋數據集驗證、模型評估、部署等關鍵環節。這些技能不僅支持Llama、Qwen、Deepseek等開源模型，還支持亞馬遜自研的Nova系列。所有生成的代碼均可自由編輯和複用，保證了靈活性和可控性。AWS表示，此功能旨在降低模型定製化的技術門檻，讓更多開發者能夠專注於應用創新。Kiro代理內置在SageMaker Studio環境中，用户也可以集成Claude Code等其他智能代理。亞馬遜強調，所有自動生成的代碼都是完全透明的，開發者可以隨時查看和修改，確保對訓練過程的完全控制。這一特性對於需要精細調整模型參數的高級用户尤為重要。此外，由於支持多種主流模型族，開發者可以根據成本、性能或特定任務需求靈活選擇基礎模型。例如，Llama和Qwen在開源社區廣受歡迎，而Nova則與AWS生態無縫集成。隨着這一功能的推出，AWS進一步鞏固了其在機器學習即服務領域的領先地位。目前該功能已面向所有SageMaker AI用户開放，詳情可查閲AWS官方文檔。