إطلاق جلسات التدريب عبر SageMaker AI لتخصيص النماذج
أعلنت منصة أمازون ويب سيرفيسز عن إطلاق ميزة جلسات التدريب ضمن تخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي الخادمية، مما يتيح للمطورين كتابة وتنسيق حلقات التدريب الخاصة بهم دون الحاجة لإدارة البنية التحتية لوحدات المعالجة الرسومية.
رضوان عبدالهاديمحرر وكاتب تقني
تطوير تخصيص النماذج بلا إدارة وحدات المعالجة
تواجه الشركات تحديات كبيرة عند محاولة تخصيص النماذج التأسيسية باستخدام تقنيات ما بعد التدريب مثل التعلم التعزيزي، حيث تتطلب هذه العمليات اختيار التقنيات المناسبة، وإعداد البنية التحتية لوحدات المعالجة الرسومية، وإدارة بيئات العمل المعقدة. ولحل هذه المشكلات، أعلنت أمازون ويب سيرفيسز عن إتاحة الميزة رسمياً وفق ما ورد في AWS Machine Learning Blog.
تتيح هذه الخطوة للمطورين التركيز بالكامل على ابتكار وتطوير النماذج دون إهدار الوقت في اختيار أنواع المثيلات أو إدارة المجموعات البرمجية أو كتابة إعدادات التدريب الموزع، مما يفتح آفاقاً أوسع أمام فرق التطوير والذكاء الاصطناعي.
التحكم الكامل في دورات التدريب والمنطق المخصص
مع الإطلاق الجديد لميزة training sessions، أصبح بإمكان المطورين كتابة وتنسيق حلقات التدريب الخاصة بهم، بما يشمل دوال الخسارة المخصصة، أو إشارات المكافآت، أو التعلم التعزيزي متعدد الجولات، مع تولي المنصة لكافة العمليات التشغيلية المعقدة.
تقوم المنصة بمعالجة تخصيص وحدات المعالجة الرسومية، والتنفيذ الموزع، واستعادة الأعطال، وتخزين نقاط التحقق بشكل تلقائي، مما يمنح العلماء والباحثين مرونة فائقة للتحكم المباشر في التمرير الأمامي والخلفي ونقاط التحسين دون أعباء إضافية.
تطبيقات التعلم التعزيزي متعدد الجولات والوكلاء الذكيين
تشهد تدريبات الوكلاء الذكيين تحولاً ملحوظاً نحو التعلم التعزيزي متعدد الجولات، مثل الوكلاء الذين يقومون بحجز الرحلات أو معالجة تذاكر الدعم الفني، والتي تتطلب جولات متعددة من التفاعل قبل تقييم الوصول إلى النتيجة المرجوة بدقة.
تتيح الجلسات الجديدة للمطورين تحديد دالة الخسارة الخاصة بهم، وتشكيل إشارات المكافآت، ومراحل التعلم التعزيزي ضمن حلقة واحدة متكاملة، مع الاستفادة من نماذج متنوعة مثل gpt-oss-20b وgemma-4-31B-it وQwen3.6-27B وQwen3.8-27B لتنفيذ المهام المعقدة بكفاءة عالية.
آلية التشغيل والأمان وحوكمة البيانات
تعمل حلقة التدريب ودالة المكافأة في بيئة المستخدم لتوصيل الوكيل بالأدوات والمحاكاة المطلوبة، بينما تتولى الجلسة المهام الثقيلة لوحدات المعالجة الرسومية، حيث يقوم المُعيّن بتوليد الاستجابات ويقوم المُدرب بحساب التدرجات وتحديث أوزان النموذج بناءً على الخوارزميات المكتوبة.
تضمن المنصة أمان البيانات من خلال بقائها داخل حاويات أمازون S3 الخاصة بالمستخدم وبالمنطقة السحابية المختارة، كما تتيح استخدام مفاتيح التشفير الخاصة وتكوينات شبكة VPC، مع التأكيد على عدم استخدام بيانات المستخدمين أو الأوزان المخصصة لتدريب نماذج أخرى.
الموارد والأدوات المساعدة للمطورين
يمكن للمطورين والمهندسين الاطلاع على التفاصيل التقنية الشاملة وقراءة المقال المتخصص عبر Artificial Intelligence للاستفادة القصوى من الميزات الجديدة واستكشاف كيفية دمجها ضمن سير العمل اليومي في بيئات التطوير المختلفة.
كما تتيح المنصة إمكانية مراجعة Training sessions documentation للحصول على الإرشادات التقنية الكاملة، بالإضافة إلى الاستفادة من Training sessions examples وTraining sessions cookbook التي توفر أمثلة عملية وحالات استخدام متقدمة لتسريع وتيرة التطوير والنشر.
المصادر
- AWS Machine Learning BlogAnnouncing new ways to customize models with SageMaker AI, without managing GPUs
تابع التسلسل الزمني
تغطية الكيانات المرتبطة
أخبار مرتبطة
دمج بيئة Positron في Amazon SageMaker AI لتطوير مشاريع علوم البيانات
أعلنت AWS عن دعم تشغيل بيئة التطوير المتكاملة Positron داخل منصة Amazon SageMaker AI، مما يتيح لعلماء البيانات سير عمل موحد وشامل ضمن بيئة آمنة وحوكمة عالية.
نشر نماذج Nemotron على منصات أمازون للذكاء الاصطناعي
استكشف كيفية تسريع وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج NVIDIA Nemotron على منصات Amazon EKS وSageMaker HyperPod EKS لتعزيز الأداء.
نشر نماذج Hugging Face على SageMaker AI باستخدام وكلاء البرمجة
تعرّف على كيفية نشر نماذج Hugging Face عبر أمازون SageMaker AI باستخدام تقنيات وكلاء البرمجة الذكية لضمان بيئات عمل احترافية ومستقرة.
أمازون تُطلق حلولاً محادثية لإدارة سلاسل التوريد الذكية
كشفت أمازون عن حل تقني يدمج بين Amazon Quick وAmazon Bedrock AgentCore لربط بيانات سلاسل التوريد واتخاذ القرارات عبر المحادثة المباشرة.
