数千ものカタログ製品を手動でタグ付けするのは、遅く、一貫性がありません。このウォークスルーでは、Amazon SageMaker サーバーレスモデルカスタマイズで Qwen3-8B を、検証可能な報酬（RLVR）を用いた強化学習（SFT）と教師ありファインチューニングでカスタマイズし、非同期推論のためにデプロイして、コスト効率の高い製品タグ付けシステムを構築する方法を示します。