AWSの機械学習基盤SageMaker AIが、NVIDIAの公開重みモデルNemotron 3を対象に、サーバーレス方式の追加学習(モデルカスタマイズ)機能を2026年7月11日に公開した。対象は総パラメータ300億(うち有効30億)のNanoと、総1200億(うち有効120億)のSuperから始まる。利用者はGPUクラスタの準備・分散学習の設定・障害対応の管理から解放され、使った分だけの従量課金で追加学習できる。

選べる微調整手法は、教師あり微調整(SFT)、検証可能報酬による強化学習(RLVR)、AI評価による強化学習(RLAIF)の3種。道具呼び出しの正確性やコード生成の正しさといった成否を機械判定できるタスクにはRLVRが適用できる。Nemotron 3は逐次処理に強いMamba方式と参照に強いTransformer方式、専門家分割(Mixture-of-Experts)を組み合わせた構成で、Nanoは前世代Nemotron 2 Nano比で4倍の処理量を出す。

利用は画面操作のSageMaker Studioか、Python向け開発キット(SDK)から始められる。SageMaker AIは2025年12月にサーバーレスのモデルカスタマイズ機能を導入しており、その対象をNemotron 3まで拡充した流れにある。GPU群を自前で抱える固定費なしに公開重みモデルを業務特化できる点が、実装現場の導入判断を変える。