AWS 发布在 SageMaker AI 上用 SeqKD 蒸馏智能体教程

AWS 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轨迹，只保留能完成任务的样本，再用监督微调训练小模型。AWS 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，因此适用于只能通过 API 访问的闭源教师模型；文中以 DeepSeek-R1 蒸馏到 Qwen 和 Llama 小模型为例。 教程提示，笔记本环境至少使用 ml.m5.4xlarge 实例；实时推理端点按运行时长计费，取得结果后应关闭；训练任务本身无需清理；S3 中的轨迹数据和输出产物会持续产生存储费用，需删除或转入低成本存储。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。