Build an AI-powered product tagging system with Amazon SageMaker serverless model customization

AWS Machine Learning Linpo Guo Langue de l'article original : Anglais

Résumé de la publication. Les conditions de AWS Machine Learning ne permettent pas de reproduire l'article en intégralité : retrouvez le texte complet sur le site d'origine.

Résumé de la source (Anglais)

Manually tagging thousands of catalog products is slow and inconsistent. This walkthrough shows how to customize Qwen3-8B with supervised fine-tuning (SFT) and reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) on Amazon SageMaker serverless model customization, then deploy it for asynchronous inference to build a cost-efficient product tagging system.

Lire l'article complet

aws.amazon.com

Voir sur AWS Machine Learning (nouvel onglet)