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AWS 推出 SageMaker AI 训练会话 API
2 篇报道1 个报道来源3 小时前更新
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AI 综述
2026 年 10 月 23 日，AWS 在官方博客宣布，Amazon SageMaker AI 的无服务器模型定制正式上线 training sessions（训练会话）。据 AWS 介绍，用户可在本地 Python 进程中自行编写训练循环、自定义损失函数与奖励信号，GPU 分配、分布式执行、故障恢复和 checkpoint 存储均由平台负责。同日另一篇 AWS 博客称，该功能新增训练会话 API，把 forward_backward()、optim_step()、sample() 等操作变成 API 调用，模型在 GPU 上保持加载，用户无需管理 GPU。两篇报道对同一功能的描述侧重不同：一篇强调免管理 GPU 的模型定制，另一篇强调可自写训练循环的 API 形式。目前进展停留在发布上线阶段，报道未提及定价、区域可用范围或用户反馈。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月23日 02:00
AWS 宣布 SageMaker AI 无服务器模型定制正式上线训练会话功能。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 推出免管理 GPU 的模型定制训练会话
AWS 宣布 SageMaker AI 无服务器模型定制正式上线 training sessions，用户可自行编写训练循环、自定义损失函数与奖励信号，GPU 分配、分布式执行、故障恢复和 checkpoint 存储由平台负责。
- AWS Machine Learning BlogAWS 推出 SageMaker AI 训练会话 API，可自写训练循环而无需管理 GPU
AWS 在 Amazon SageMaker AI 的无服务器模型定制中新增训练会话 API，把 forward_backward()、optim_step()、sample() 等操作变成 API 调用，模型在 GPU 上保持加载，用户只需在本地 Python 进程里编写训练循环。
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