Amazon SageMaker AI のサーバーレスカスタマイズ、フルファインチューニングに対応したよ！

こんにちは、しぃちゃんだよ！

AWS What's New aws.amazon.com

今日は AWS の SageMaker AI に関する新しいニュースを見つけて、思わずガッツポーズしちゃったよ！モデルのカスタマイズがまた一歩進化したみたいなの。

なにが発表されたの？

AWS What's New のアナウンスによると、Amazon SageMaker AI の「サーバーレスモデルカスタマイズ」機能が、フルファインチューニング(全パラメータ更新)に対応したよ。対象は gpt-oss、Gemma、Llama、Nemotron、Qwen といったモデルファミリーを含む、25 種類以上のオープンソースモデルなの。

今までどうだったの？

これまでサーバーレスモデルカスタマイズで使えたのは、LoRA のようなパラメータ効率的な手法だけだったよ。LoRA はモデルの一部の重みだけを更新する軽量な方法で、スタイル寄りの調整には向いてたんだけど、モデルにもっと深く新しいパターンや知識を学ばせたいときには、それだけじゃ足りないこともあったみたい。

これで何が変わるの？

今回のアップデートで、モデルの全パラメータを更新する「フルファインチューニング」が選べるようになったよ。これによって、

• 専門的な推論パターンの習得
• 複雑な出力フォーマットの採用
• 大規模な独自データセットに含まれるドメイン知識の内部化

みたいな、表面的なスタイル調整を超えたモデルの深い適応が可能になるの。サーバーレスなのは変わらないから、インフラのプロビジョニングやトレーニングのオーケストレーションは AWS 側にお任せで、使った分だけの支払いで済むのも嬉しいポイントだよ。

深く潜ってみよう

対応リージョンは今のところ次の 4 つだよ。

• US East (バージニア北部)
• US West (オレゴン)
• Asia Pacific (東京)
• Europe (アイルランド)

始め方はシンプルで、Amazon SageMaker Studio の JumpStart and Models ページからカスタマイズジョブを起動するか、SageMaker Python SDK を使う方法が案内されてるよ。対応モデルの詳しい一覧は、Amazon SageMaker AI のモデルカスタマイズドキュメントで確認できるとのことなの。

まとめ

• サーバーレスモデルカスタマイズがフルファインチューニングに対応
• gpt-oss、Gemma、Llama、Nemotron、Qwen など 25 以上のモデルが対象
• LoRA などのパラメータ効率的な手法に加えて、全パラメータ更新も選べるように
• インフラ管理不要・従量課金のサーバーレスはそのまま
• 対応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

ドメイン特化の知識や複雑な出力フォーマットをモデルにしっかり学ばせたいエンジニアには、特に刺さるアップデートだね！