AWS 发布在 SageMaker AI 上用 SeqKD 蒸馏智能体的教程
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AWS 发布在 SageMaker AI 上用 SeqKD 蒸馏智能体的教程
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AI 综述
AWS 发布教程，介绍如何在 Amazon SageMaker AI 上用序列级知识蒸馏（SeqKD）把前沿教师模型的多步智能体轨迹迁移到更小、更快、更便宜的学生模型，并以购物 Agent 为例演示微调流程。SeqKD 只需教师模型的文本输出，无需 logits 或强化学习基础设施，因此闭源或仅 API 可用的教师模型也能用。 流程为：用教师生成轨迹并只保留能解题的样本，编码后做监督微调，在无服务器基础设施上训练，并在留出基准上评估学生模型。使用前提是所在 AWS 区域支持 SageMaker AI 模型定制。 成本方面，教程提示实时推理端点运行期间持续计费，取得结果后应拆除；训练任务本身无需清理；S3 中的编码轨迹和输出产物会持续产生存储费用，需删除或转入低成本存储。
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最新进展11月3日 01:01
在 Amazon SageMaker AI 上用知识蒸馏构建高效智能体报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- AWS Machine Learning Blog在 Amazon SageMaker AI 上用知识蒸馏构建高效智能体
在 Amazon SageMaker AI 上可用序列级知识蒸馏（SeqKD）把前沿教师模型的多步智能体轨迹迁移到更小、更快、更便宜的学生模型。SeqKD 只需教师模型的文本输出，无需 logits 或强化学习基础设施，因此对闭源或仅 API 可用的教师模型同样适用。流程包括用教师生成轨迹并只保留能解题的样本、编码后做监督微调、在无服务器基础设施上训练，并在留出基准上评估学生模型。
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