AWS lanza sesiones de entrenamiento de SageMaker AI

Resumen En qué punto está

AWS ha anunciado la disponibilidad general de las sesiones de entrenamiento dentro de SageMaker AI, una funcionalidad que permite a los desarrolladores escribir bucles de entrenamiento y post-entrenamiento personalizados en Python sin gestionar clústeres de GPUs. El servicio se encarga de la asignación de GPUs, ejecución distribuida, recuperación de fallos y checkpoints, y la facturación es por tokens procesados en lugar de por hora de GPU. Son compatibles modelos abiertos como gpt-oss-20b, gemma-4-31B-it, Qwen3.6-27B y Qwen3.8-27B. Está orientado a casos de uso como pérdidas personalizadas y aprendizaje por refuerzo, especialmente para agentes con interacciones múltiples.

Resumen generado mediante IA a partir de las 2 noticias de la historia. Última actualización: hace 3 h.