KI-Berichte · Amazon · 2026-10-22 · Blog / Kommentar
Eigene Trainingsschleifen schreiben — ohne GPUs verwalten zu müssen — mit den Amazon SageMaker Training Session APIs
Originaltitel: Write your own training loop — without managing GPUs — with Amazon SageMaker training session APIs
Die Training-Session-APIs von Amazon SageMaker AI ermöglichen es Entwicklern, ihre eigene LLM-Trainingsschleife (SFT, RL oder benutzerdefinierte Ziele) in einem Python-Skript zu schreiben, während der Dienst die GPUs betreibt. Operationen wie forward_backward(), optim_step() und sample() werden zu SageMaker-API-Aufrufen gegen eine laufende, zustandsbehaftete Session, sodass das Modell über die Schritte hinweg auf den GPUs geladen bleibt. Der Beitrag stellt das Programmiermodell und drei SDK-Clients vor und führt dann durch eine GRPO-Schleife auf GSM8K und eine Verstärkungslern-Workload im Competitive Programming.