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AWS 发布在 SageMaker AI 上用 SeqKD 蒸馏购物 Agent 教程

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AI 综述

亚马逊云科技发布教程，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工具调用轨迹，只保留能成功解题的样本，再用监督微调训练小模型。教程称，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；文中以 DeepSeek-R1 蒸馏到 Qwen 和 Llama 小模型为例。教程给出的运行条件包括：Notebook 环境至少使用 ml.m5.4xlarge 实例，因为数据准备和本地评分步骤在该实例的 CPU 上运行；需在支持 SageMaker AI 模型定制的 AWS 区域使用。实时推理端点按运行时长计费，用完应拆除；S3 中保存的轨迹数据和输出产物会持续产生存储费用，不再需要时应删除或转存到更低成本的存储类别。

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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

01:01
AWS Machine Learning Blog
在 Amazon SageMaker AI 上用知识蒸馏构建高效智能体
亚马逊云科技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工具调用轨迹，仅保留能解题的样本，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。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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可比范围当前: 9
可比范围峰值: 1011月3日 02:00
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