#Amazon SageMaker
共 19 条 · 7 天 2 条 · 30 天 9 条
信息流里打上「Amazon SageMaker」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。
10月9日
10月6日
Amazon SageMaker 推出 aws-ai-ml 技能，让编码智能体自动生成推理优化代码
AWS 给 Kiro、Claude Code 这些编码智能体加了个 aws-ai-ml 技能，说一句话就能生成 SageMaker SDK v3 代码来跑推理基准测试，部署模型调优省事不少。
9月22日
Positron 数据科学 IDE 现已支持 Amazon SageMaker AI
Positron 这款数据科学 IDE 登陆 SageMaker 了，R 和 Python 一个界面搞定，教程从 Athena 查数到部署 XGBoost 全流程带你走完。
9月18日
亚马逊 SageMaker AI 支持部署 Hugging Face 模型
亚马逊 SageMaker AI 现在支持部署 Hugging Face 模型了，指向模型就能自动创建实时端点，包含服务容器、自动扩展和 CloudWatch 警报。
9月16日
用 Amazon SageMaker 自定义 Qwen3-8B 模型实现产品标签系统
亚马逊的教程教你如何用 Qwen3-8B 模型，通过 SageMaker 的无服务器功能，自动给产品打标签，比手动操作更高效。
亚马逊 SageMaker AI 新增实例偏好列表功能
亚马逊 SageMaker AI 新增了实例偏好列表功能，能自动从你指定的实例类型列表中优先选择可用容量最高的来启动训练任务，不用再写脚本监控和重试了。
9月11日
Amazon SageMaker HyperPod 支持模型缓存，将推理冷启动时间从数分钟缩短至秒级
亚马逊 SageMaker HyperPod 新增模型缓存功能，能将推理冷启动时间从数分钟缩短到秒级，比之前版本快很多。
9月10日
Qwen3.8-2.4T-A95B在Amazon SageMaker HyperPod部署
阿里开源的Qwen3.8-2.4T-A95B模型现在能在AWS SageMaker HyperPod上部署了，教程详细说明了集群配置和量化方法。
9月9日
Amazon SageMaker Feature Store 支持特征级写入
AWS 推出了 SageMaker Feature Store 的 UpdateRecord API，让你能单独更新特征值，不用重写整个记录。
9月5日
Amazon SageMaker HyperPod 推出 InstantStart
AWS 推出 HyperPod InstantStart，能用 AI 代理管理 SageMaker 集群操作，比传统方式更可靠。
9月2日
8月28日
8月27日
8月7日
7月10日
在Amazon SageMaker AI上对NVIDIA Nemotron 3进行无服务器微调
想无服务器微调NVIDIA Nemotron 3？AWS官方教程手把手教你用SageMaker Studio搞定。
6月26日