AWS bringt SageMaker Training Sessions für das Training eigener KI-Modelle

Was passiert ist

Am 22. Oktober 2026 hat das Unternehmen die allgemeine Verfügbarkeit von Amazon SageMaker AI Training Sessions angekündigt, einer serverlosen Funktion zur Anpassung von KI-Modellen. Amazon Web Services ist ein Cloud-Computing-Unternehmen mit Sitz in Seattle.

Multi-Turn RL erweitert diesen Belohnungsprozess auf längere, hin und her gehende Interaktionen, was der Arbeitsweise von Agenten in der Praxis näherkommt. Die neue Funktion von AWS gibt Entwicklern mehr Kontrolle über das Training von KI-Modellen und könnte Innovationen beschleunigen sowie den operativen Aufwand verringern.

22, 2026 Amazon Web Services will, dass Entwickler nicht länger GPUs (einen Chip, der für viele Berechnungen gleichzeitig gebaut ist und für Grafik und KI genutzt wird) händisch betreuen müssen. Entwickler schreiben die Trainingslogik, während AWS die Hardware, die Skalierung und die verteilte Infrastruktur darunter übernimmt.

Was Training Sessions tatsächlich leistet. Technisch gesehen erlaubt Training Sessions Entwicklern, eigene Post-Training-Schleifen auszuführen. Unterstützte Ansätze sind Supervised Fine-Tuning (SFT), Reinforcement Learning (RL), benutzerdefinierte Verlustfunktionen und Multi-Turn RL.

Für Einsteiger bedeutet Supervised Fine-Tuning, einem Modell Beispiele richtiger Antworten zu zeigen. Reinforcement Learning heißt, es zu belohnen, wenn es Dinge richtig macht, sodass es lernt, welches Verhalten sich auszahlt.

AWS übernimmt derweil die Verwaltung der GPUs, die verteilte Ausführung und die Skalierung der Infrastruktur. Der Entwickler behält die algorithmische Kontrolle, ohne sich die betrieblichen Probleme aufzuhalsen.