Amazon SageMaker AI는 이제 지도 미세 조정(SFT) 및 강화 미세 조정(RFT)을 활용한 Qwen3.6 27B 매개변수 모델의 서버리스 모델 맞춤화(Customization)를 지원합니다. Qwen3.6은 알리바바 클라우드(Alibaba Cloud)의 인기 있는 오픈 가중치 모델 제품군입니다. 이번 출시는 기존 Qwen3.5 및 기타 인기 모델에 대한 미세 조정 지원에 추가된 기능입니다. 이전에는 SageMaker AI에서 Qwen3.6 기본 모델만 배포할 수 있었으나, 이제는 특정 도메인과 워크플로에 맞춰 모델을 직접 최적화할 수 있습니다.
모델 맞춤화를 통해 사용자는 자체 보유 데이터를 사용하여 파운데이션 모델을 조정함으로써, 도메인 지식, 전문 용어 및 품질 표준을 더욱 정확하게 반영할 수 있습니다. 모델을 처음부터 새로 구축하는 대신, 미세 조정을 통해 성능이 검증된 기본 모델에서 시작하여 특정 사용 사례에 맞게 모델을 특화할 수 있습니다. 여기에는 도메인별 작업의 정확도 향상, 조직의 톤앤매너에 맞춘 출력 조정, 또는 레이블이 지정된 데이터를 활용한 새로운 작업의 성능 개선 등이 포함됩니다. 서버리스 맞춤화를 사용하면 SageMaker AI가 모든 인프라 프로비저닝 및 학습 오케스트레이션을 처리하므로, 사용자는 클러스터 관리 대신 데이터와 평가에만 집중할 수 있으며 사용한 만큼만 비용을 지불하면 됩니다.
SageMaker AI의 Qwen3.6 서버리스 모델 맞춤화는 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤), 아시아 태평양(도쿄) 및 유럽(아일랜드) 리전에서 사용할 수 있습니다. 시작하려면 Amazon SageMaker Studio의 모델(Models) 페이지에서 맞춤화 작업을 시작하거나, SageMaker Python SDK를 사용하여 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker AI 모델 맞춤화 설명서를 참조하세요.