AWS vereinfacht LLM-Fine-Tuning mit unstrukturierten Daten via SageMaker und S3

Im vergangenen Jahr kündigte AWS die nahtlose Integration von Amazon SageMaker Unified Studio mit den allgemeinen S3‑Buckets an. Diese Verbindung ermöglicht es Teams, unstrukturierte Daten direkt aus dem Amazon Simple Storage Service für Machine‑Learning‑ und Analyseprojekte zu nutzen.

Durch die Kombination von SageMaker Unified Studio und S3 wird der Zugriff auf große Mengen an Bild-, Text- und Video‑Datensätzen vereinfacht. Entwickler können Daten ohne komplexe Vorverarbeitung in den SageMaker‑Catalog aufnehmen und sofort mit dem Training beginnen.

In diesem Beitrag demonstrieren wir, wie man S3‑Buckets mit dem SageMaker‑Catalog verbindet, um das Modell Llama 3.2 11B Vision Instruct für Visual‑Question‑Answering zu verfeinern. Mit Unified Studio lassen sich Datenpipelines, Trainingsjobs und Hyperparameter‑Optimierungen in wenigen Klicks einrichten, sodass die Feinabstimmung schneller und effizienter wird.