Amazon SageMaker AI 推出自訂訓練迴圈 API
- Amazon SageMaker AI 的 training session API，讓開發者自行編寫訓練迴圈，並由服務管理 GPU 運算與相關基礎設施。
- 工作階段提供訓練與取樣操作；模型會留在 GPU 上，使用者可逐步呼叫 API，執行 SFT、偏好最佳化或強化學習。
- 開發者負責資料、迴圈控制與獎勵函式；GPU 操作按處理的 token 計費，執行本機獎勵計算時不會產生 GPU 費用。
- 隨 API 發布的 cookbook 提供 SFT 與強化學習範例，包括以競賽程式題目和單元測試評分的 Code RL 配方。
本站見解
相較於 SageMaker Training Jobs 或 HyperPod，這種方式減少了團隊自行維運 GPU 叢集的工作，但仍保留自訂演算法的控制權；相較於全代管的 Serverless Model Customization，則需要自行負責訓練迴圈與獎勵邏輯。實際成本是否較低，仍取決於 token 用量、模型與本機評分工作負載；文章未提供 API 的單位價格。
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