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AWS 发布在 SageMaker AI 上蒸馏购物 Agent 教程

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AI 综述

AWS 发布教程，介绍如何用序列级知识蒸馏（SeqKD）在 Amazon SageMaker AI 上微调购物智能体：先由前沿教师模型生成多步轨迹，只保留能完成任务的部分，再用监督微调训练小模型。AWS 称，SeqKD 只需教师模型的文本输出，无需 logits 或强化学习基础设施，因此适用于只能通过 API 访问的闭源教师模型。教程还涵盖轨迹编码、无服务器训练，以及在留出基准上的评估流程。AWS 提示，笔记本环境至少需使用 ml.m5.4xlarge 实例；实时推理端点运行期间持续计费，取得结果后应拆除；训练任务本身无需清理；S3 中保存的轨迹和输出产物会持续产生存储费用，应删除或转入低成本存储。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

最新进展11月3日 01:01

在 Amazon SageMaker AI 上用知识蒸馏构建高效智能体

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月3日

01:01
AWS Machine Learning Blog
在 Amazon SageMaker AI 上用知识蒸馏构建高效智能体
AWS 介绍如何用序列级知识蒸馏（SeqKD）在 Amazon SageMaker AI 上微调购物智能体：由前沿教师模型生成多步轨迹，仅保留能完成任务的部分，再用监督微调训练小模型。SeqKD 只需教师模型的文本输出，无需 logits 或强化学习基础设施，因此适用于仅能通过 API 访问的闭源教师模型。文中还涵盖轨迹编码、无服务器训练与在留出基准上的评估流程。

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可比范围峰值: 1011月3日 02:00
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