AWS发布在SageMaker AI上蒸馏购物Agent教程
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AWS发布在SageMaker AI上蒸馏购物Agent教程
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AI 综述
AWS发布教程，介绍如何用序列级知识蒸馏（SeqKD）在Amazon SageMaker AI上微调购物智能体：先由前沿教师模型生成多步轨迹，只保留能完成任务的部分，再用监督微调训练小模型。AWS称，SeqKD只需教师模型的文本输出，不需要logits或强化学习基础设施，因此适用于只能通过API访问的闭源教师模型；教程以DeepSeek-R1蒸馏到Qwen和Llama小模型为例。 使用前提是所在AWS区域支持SageMaker AI模型定制。按教程说明，实时推理端点运行期间持续计费，取得结果后应关闭；训练任务本身无需清理；S3中保存的轨迹数据和输出产物会持续产生存储费用，需自行删除或转存到低成本存储。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
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
AWS 介绍如何用序列级知识蒸馏（SeqKD）在 Amazon SageMaker AI 上微调购物智能体：由前沿教师模型生成多步轨迹，仅保留能完成任务的部分，再用监督微调训练小模型。SeqKD 只需教师模型的文本输出，无需 logits 或强化学习基础设施，因此适用于仅能通过 API 访问的闭源教师模型。文中以 DeepSeek-R1 蒸馏到 Qwen 和 Llama 小模型为例说明该路线。
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