Amazon Web Services（AWS）は、機械学習プラットフォーム「Amazon SageMaker AI」で「トレーニングセッション（training sessions）」の一般提供を開始した。開発者が独自の学習手順や成功基準を定義しつつ、GPUを含む計算基盤の運用はAWS側が引き受ける。VentureBeatが22日（現地時間）に報じた。
トレーニングセッションでは、開発者が学習フローを設計し、成功条件を設定する。一方、SageMakerは計算資源の割り当て、複数プロセス間の処理調整、障害発生時の復旧、学習進行状況の保存を担う。これにより、企業はGPUインフラを自前で構築せずに、独自のフィードバック手法を試せるとしている。
SageMakerはこれまでもモデルのファインチューニングを支援してきた。AWSは2025年12月にはサーバーレスのカスタマイズ機能も投入しており、今回のトレーニングセッションは、それを拡張してより細かなプログラム制御を可能にする位置付けとなる。開発者は、応答生成や重み更新に関わる計算と適用処理をAPI経由で直接指示できる。
VentureBeatは、この機能が複数ステップで進むエージェントの学習に有効だと伝えている。
料金はGPUリソースの予約課金ではなく、処理したトークン数に応じて発生する。顧客側のコードで結果を評価している時間は課金対象外となる。
対応モデルは「gpt-oss-20b」「Gemma-4-31B-it」「Qwen3.6-27B」「Qwen3.8-27B」の4種類。学習データとチェックポイントは顧客のAmazon S3ストレージに保持される。AWSは、顧客データやカスタマイズ済みの重みを他モデルの学習には利用しないとしている。
VentureBeatによると、この分野ではすでにThinking Machines Labの「Tinker」などのサービスが提供されているという。
Chi-gyu Hwang
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