AWS 介绍在 SageMaker 上使用知识蒸馏优化 Agent 的方法

AWS 在其博客中介绍了一种在 Amazon SageMaker AI 上使用序列级知识蒸馏（SeqKD）微调购物助手智能体的方法，旨在降低使用前沿大模型的成本。 该方法通过调用教师模型生成高质量的多步骤轨迹来监督微调学生模型，无需访问教师模型的权重或强化学习基础设施。AWS 称这适用于只能通过 API 调用前沿模型且无法获取其内部参数的情况，可提升推理速度和成本效益。 实施该方法需要满足特定条件，包括拥有具备相应 IAM 角色和 S3 访问权限的 AWS 账户、在支持的 AWS 区域使用 SageMaker AI 模型定制功能、使用 Python 3.12 或更高版本的环境，以及至少使用 ml.m5.4xlarge 实例运行笔记本环境。

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