GPUクラスタ不要でNemotron追加学習｜AWS新機能

Amazon SageMaker AIが、NVIDIAの公開モデル「Nemotron 3 Nano」(総パラメータ300億のオープンウェイトモデル)を対象に、サーバーレス方式での追加学習(モデルカスタマイズ)に対応した。これまでもこのモデルはSageMaker AI上で展開(デプロイ)できたが、今回は自社の独自データで領域や業務フローに合わせて調整する経路が加わった。

対応する学習方式は2つある。ラベル付きデータで教師あり学習を行う「教師あり追加学習(SFT)」と、報酬を使って出力を最適化する「強化学習による追加学習(RFT)」だ。AWSは公式リリースでこう説明している。

With serverless customization, SageMaker AI handles all infrastructure provisioning and training orchestration, so you can focus on your data and evaluation rather than cluster management, and only pay for what you use.

つまり計算資源の用意(インフラのプロビジョニング)と学習処理の段取り(トレーニングの実行管理)はすべてSageMaker AIが肩代わりする。利用者はクラスタ管理から解放され、データと評価に集中でき、課金は使った分だけの従量制になる。