Amazon SageMaker AI 现已为 Muse Glimmer、Qwen3.8 27B 以及 Ministral 3 3B、8B 和 14B 模型提供无服务器模型定制功能。除了在这些模型上部署于 SageMaker AI 之外，您现在还可以利用监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）和强化微调（RFT）技术，将其适配至您的特定领域和工作流。此外，您还可采用低秩适配（LoRA）或全量微调技术对这些模型进行适配。此次发布将这些模型加入 SageMaker AI 上可供无服务器定制的大量模型系列中，涵盖 Nova、Gemma 4、Nemotron 3.5、Qwen、Llama、gpt-oss 和 DeepSeek 等系列的模型。模型定制功能允许您使用专有数据对基础模型进行定制，从而使规模更小、尺寸更合适的模型在您的任务中达到前沿模型的质量，同时降低成本与延迟。您可以使用带标签的数据通过 SFT 提升特定领域任务的准确性，使用偏好数据通过 DPO 使输出与组织的语调保持一致，或使用奖励信号通过 RFT 提升新任务的性能。借助无服务器定制，SageMaker AI 负责处理所有基础设施配置和训练编排，因此您可以专注于数据和评估，而无需管理集群，并仅按实际使用情况付费。SageMaker AI 上的无服务器模型定制服务可在以下区域提供：美国东部（弗吉尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、亚太（东京）和欧洲（爱尔兰）。要开始使用，请导航至 Amazon SageMaker Studio 中的“模型”页面以启动定制任务，或使用 SageMaker Python SDK，或借助您选择的编程助手使用我们的代理技能。如需了解更多信息并查看完整的受支持模型列表，请参阅 Amazon SageMaker AI 模型定制文档。