Создание ИИ, который понимает ваш бизнес

По мере того как генеративный ИИ становится более доступным, многие организации используют одни и те же базовые модели (foundation models, FM). Однако реальное конкурентное преимущество достигается за счёт кастомизации ИИ-моделей с использованием собственных данных, рабочих процессов и предпочтений — создания решений, которые конкуренты не смогут легко воспроизвести.

Хотя современные базовые модели демонстрируют впечатляющие способности к рассуждению и общему интеллекту, им не хватает контекста, который делает ИИ действительно ценным для бизнеса. Они изначально не понимают вашу терминологию, отраслевые ограничения или операционные нюансы. Чтобы устранить этот разрыв, модели необходимо обучать и настраивать в рамках структурированного процесса — переходя от общего знания к глубокому, предметно-ориентированному пониманию.

Amazon Web Services SageMaker AI теперь поддерживает весь этот путь: от масштабного предварительного обучения до дообучения и согласования предпочтений, а затем — к эффективному инференсу и непрерывной адаптации.

Ускорение кастомизации с помощью серверлес-обучения моделей

На AWS re:Invent 2025 Amazon SageMaker AI представил значительные обновления, упрощающие и ускоряющие разработку ИИ-моделей. Эти новые возможности решают две давние проблемы:

• Сложность и длительность кастомизации базовых моделей
• Сбои инфраструктуры, которые нарушают масштабное обучение и задерживают получение результатов

Благодаря серверлес-кастомизации моделей организации теперь могут дообучать и согласовывать модели за считанные дни вместо месяцев — без управления инфраструктурой.

Кастомизация под управлением ИИ-агента

Для команд, которым требуется максимальный уровень абстракции, SageMaker AI предлагает рабочий процесс с ИИ-агентом (preview). Разработчики могут описать бизнес-цели на естественном языке, а ИИ-агент сформирует полный план кастомизации, включая рекомендации по датасетам, метрикам оценки и моделям.

Данный процесс поддерживает продвинутые методы, такие как:

• Supervised Fine-Tuning (SFT)
• Direct Preference Optimization (DPO)
• Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF)
• Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR)

Всё обучение, оценка и контроль ответственного ИИ выполняются в полностью серверлес-среде, устраняя операционные накладные расходы.

Самостоятельная кастомизация для продвинутых команд

Для команд, которым требуется больший контроль, SageMaker AI предоставляет интерфейс самообслуживания в SageMaker Studio. Организации могут выбрать популярные модели, такие как Amazon Nova, Llama, Qwen, DeepSeek и GPT-OSS, и применить параметрически эффективное дообучение (LoRA) или полное дообучение с использованием рекомендованных лучших практик.

Встроенное отслеживание MLflow обеспечивает полную прозрачность экспериментов, производительности и результатов, при этом AWS автоматически управляет масштабированием, выделением ресурсов и оптимизацией.

Выход за рамки дообучения с Amazon Nova Forge

Для организаций, которым требуется глубокая предметная экспертиза, встроенная непосредственно в модели, одного лишь дообучения может быть недостаточно. Продолженное предварительное обучение часто связано с рисками, такими как катастрофическое забывание, при котором модель теряет базовые способности.

Для решения этой проблемы AWS представила Amazon Nova Forge, доступную через SageMaker AI. Nova Forge позволяет организациям создавать собственные фронтир-модели на базе Amazon Nova, начиная с ранних контрольных точек этапов предварительного, промежуточного и пост-обучения.

Комбинируя проприетарные наборы данных с курируемыми данными Amazon Nova на полностью управляемой инфраструктуре, организации могут:

• Сохранять базовый интеллект и характеристики безопасности
• Встраивать глубокие отраслевые знания
• Снижать риски, связанные с традиционными подходами к предварительному обучению

Это делает Nova Forge экономически эффективным и масштабируемым способом создания по-настоящему дифференцированных, предметно-ориентированных ИИ-моделей.

Эффективное масштабирование с эластичным и безчекпойнтным обучением

Эластичное обучение с SageMaker HyperPod

ИИ-нагрузки динамичны — доступность ресурсов постоянно меняется. Традиционные задания обучения являются фиксированными и неэффективными, часто оставляя дорогостоящие ускорители простаивающими.

Эластичное обучение на Amazon SageMaker HyperPod автоматически масштабирует задачи обучения вверх или вниз в зависимости от доступных ресурсов. Обучение продолжается без прерываний даже при изменении ёмкости, что максимизирует использование ресурсов и снижает необходимость ручного управления.

Безчекпойнтное обучение для устойчивости

Сбои инфраструктуры могут свести на нет недели обучения. Безчекпойнтное обучение устраняет этот риск, непрерывно сохраняя состояние модели в распределённых кластерах. В случае сбоя обучение возобновляется за считанные секунды без ручного восстановления — обеспечивая до 95% эффективности обучения в масштабе.

В совокупности эластичное и безчекпойнтное обучение значительно снижают затраты, простои и операционную сложность.

Serverless MLflow для полной наблюдаемости

Для поддержки экспериментов, оценки и управления Amazon SageMaker AI теперь предлагает серверлес-MLflow. Это устраняет необходимость развертывания и управления инфраструктурой отслеживания, обеспечивая при этом:

• Отслеживание экспериментов в реальном времени
• Версионирование и повторное использование промптов
• Бесшовную интеграцию с SageMaker Model Registry
• Кросс-аккаунтное взаимодействие через AWS Resource Access Manager

Serverless MLflow доступен без дополнительной платы и автоматически обновляется — позволяя командам сосредоточиться на инновациях, а не на обслуживании.

Ускорение и повышение безопасности ИИ-инноваций

Новые возможности Amazon SageMaker AI формируют комплексную платформу для корпоративной разработки ИИ — от кастомизации на основе естественного языка до масштабного, отказоустойчивого обучения и промышленного развертывания.

Как официальный партнёр AWS, Softprom помогает организациям проектировать, внедрять и оптимизировать ИИ-решения на AWS, обеспечивая масштабируемость, безопасность и соответствие бизнес-целям. Независимо от того, дорабатываете ли вы существующие модели или создаёте предметно-ориентированный ИИ с нуля, Softprom и AWS предоставляют экспертизу и технологии для ускорения вашего ИИ-пути.

Начните работу с Amazon SageMaker AI

Новые возможности кастомизации Amazon SageMaker AI и SageMaker HyperPod уже доступны во всех регионах AWS по всему миру. Текущие клиенты могут получить доступ через консоль SageMaker AI, а новые клиенты — начать с AWS Free Tier.

Чтобы узнать, как эти возможности могут поддержать ваши ИИ-инициативы, свяжитесь с Softprom для получения экспертной консультации и поддержки внедрения.