AWS SageMaker AI“training sessions”正式上线，无需管理 GPU 即可自行编写后训练循环

已核实（事实）

AWS 为 SageMaker AI 无服务器模型定制新增“training sessions”功能并正式发布。用户可用 Python 脚本自行编写 SFT、强化学习、自定义损失函数与奖励信号、多轮强化学习等后训练循环，GPU 分配、分布式执行、故障恢复和检查点保存则由服务负责。AWS 介绍了 3 种 SDK 客户端，并同时公开了针对 GSM8K 的 GRPO 循环和竞赛编程强化学习示例。

意义（解读）

以往的托管微调服务大多只支持固定配方，而这项功能让用户无需承担基础设施运维负担即可运行 GRPO 等定制强化学习循环。对于想亲自试验后训练的团队来说，这相当于多了一个 Tinker 类服务的替代选择。

来源

• 官方 Announcing new ways to customize models with SageMaker AI, without managing GPUs AWS
• 官方 Write your own training loop — without managing GPUs — with Amazon SageMaker training session APIs AWS

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