# Gemma 4 が SageMaker AI のサーバーレスチューニングに仲間入り！

やっほー、しぃちゃんだよ！今日は AI モデルを自分好みに育てられる話だから、わくわくしちゃうね。

## なにが発表されたの？

AWS の What's New によると、Amazon SageMaker AI が Gemma 4 モデルのサーバーレスなモデルカスタマイズに対応したよ。対象は Gemma 4 E4B と Gemma 4 31B の 2 つ。Gemma は Google DeepMind が作っているオープンモデルのファミリーなの。

チューニングの方法は 3 種類そろっていて、教師ありファインチューニング（SFT）、直接選好最適化（DPO）、強化ファインチューニング（RFT）が使えるよ。

## 今までどうだったの？

SageMaker AI のサーバーレスカスタマイズは、これまでも Nova・Nemotron 3・Qwen・Llama・gpt-oss・DeepSeek といったモデルファミリーに対応してきたの。今回そこに Gemma 4 が加わって、選べるモデルの幅がまた広がったってわけ。

## これで何が変わるの？

サーバーレスだから、インフラの用意や学習のオーケストレーションは SageMaker が全部やってくれるの。みんなはクラスターの管理じゃなくて、データと評価に集中できるんだよ。料金は使った分だけ払う従量課金だから、まず小さく試したい人にもうれしいね。

## 深く潜ってみよう

使えるリージョンは、US East（バージニア北部）、US West（オレゴン）、アジアパシフィック（東京）、EU（アイルランド）の 4 つ。東京リージョンが入っているのは日本のみんなにとって心強いね。

始め方は 2 通りあるよ。Amazon SageMaker Studio の Models ページからカスタマイズジョブを起動する方法と、[SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/model_customization/index.html) を使ってプログラムから動かす方法があるの。詳しい手順は [モデルカスタマイズのドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/customize-model.html) にまとまっているから、気になったらのぞいてみてね。

## まとめ

- SageMaker AI が Gemma 4 E4B / Gemma 4 31B のサーバーレスカスタマイズに対応したよ
- SFT・DPO・RFT の 3 手法が使えて、インフラ管理はおまかせ
- リージョンは バージニア北部・オレゴン・東京・アイルランドの 4 つ、料金は従量課金
- Studio の Models ページか Python SDK から始められる

オープンモデルを自分のデータで育てたいけどクラスター管理はしたくない、そんなエンジニアにぴったりの一手だよ！