AWS 发布在 SageMaker AI 上做序列级知识蒸馏的教程
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AWS 发布在 SageMaker AI 上做序列级知识蒸馏的教程
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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）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成功样本，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，因此可用于仅提供 API 的闭源教师模型。 按教程操作需具备 AWS 账户及可读写 S3、可调用教师模型的 SageMaker AI IAM 角色，并在支持 SageMaker AI 模型定制的区域使用；笔记本环境至少用 ml.m5.4xlarge 实例，实时推理端点按运行时长计费，用完需拆除。
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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
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成功样本，再以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，因此适用于仅提供 API 的闭源教师模型。DeepSeek-R1 蒸馏模型即用大模型推理轨迹微调 Qwen 和 Llama 小模型。
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