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# Modellanpassung
Mit der Amazon SageMaker AI-Modellanpassung können Sie Basismodelle an Ihren spezifischen Anwendungsfall anpassen, indem Sie sie anhand Ihrer Daten trainieren. Sie wählen eine * Anpassungstechnik * (wie das Modell lernt), einen * Trainingstyp * (wie viel des Modells aktualisiert werden soll) und eine * Infrastrukturoption * (wo der Job ausgeführt werden soll).
## -Übersicht
**Anpassungstechniken ** definieren, * wie * Ihr Modell aus Daten lernt:
+ **SFT ** (beaufsichtigt Fine-Tuning) — Trainieren Sie anhand von beschrifteten Prompt-Response-Paaren. Siehe [SFT](customizing-models-sft.md).
+ **DPO ** (Direct Preference Optimization) — Trainieren Sie anhand bevorzugter und abgelehnter Antwortpaare. Siehe [DPO](customizing-models-dpo.md).
+ **RFT ** (Reinforcement Fine-Tuning) — Optimieren Sie mithilfe von Belohnungssignalen (RLVR oder RLAIF). Siehe [RFT](customizing-models-rft.md).
+ **MTRL ** (Multi-Turn Reinforcement Learning) — Trainieren Sie Agenten für mehrstufige Agentenaufgaben. Siehe [Multi-turn verstärkendes Lernen](model-customize-mtrl.md).
+ **Kontinuierliche Anpassung ** — Techniken sequentiell verketten. Siehe [Kontinuierliche Anpassung](customizing-models-continuous.md).
**Die Trainingstypen ** bestimmen, * wie viel * Teil des Modells aktualisiert werden muss:
+ **LoRA**(Low-Rank Anpassung) — Trainiert eine kleine Gruppe von Adaptergewichten. Niedrigere Kosten, schnelleres Training. Siehe [LoRA](customizing-models-lora.md).
+ **FFT ** (Voll Fine-Tuning) — Aktualisiert alle Modellgewichte. Höhere Rechenleistung, tiefere Anpassung. Siehe [FFT](customizing-models-fft.md).
****Infrastrukturoptionen steuern*, wo * Ihr Trainingsjob abläuft:
+ **Serverlos ** — Vollständig verwaltet, keine Instanzauswahl. Ideal für schnelle Experimente und Produktionsaufträge ohne Betriebsaufwand. Siehe [Serverlose Modellanpassung](customize-model.md).
+ **SageMaker KI-Schulungsjobs ** — Kurzlebige Jobs, bei denen Sie den Instanztyp auswählen. Verwendet ** Rezepte ** für vorkonfiguriertes Training. Siehe [SageMaker Jobs im Bereich KI-Ausbildung](customizing-models-training-jobs.md).
+ **HyperPod**— Persistente Cluster mit Fehlerbehebung. Verwendet ** Rezepte ** für verteiltes Training auf EKS oderSlurm. Siehe [HyperPod](customizing-models-hyperpod.md).
## Wählen Sie Ihren Ansatz
Überlegen Sie sich vor der Feinabstimmung, ob ein einfacherer Ansatz Ihren Bedürfnissen entspricht:
Prompt-Engineering
Ihr Modell gibt akzeptable Antworten, benötigt jedoch einen besseren Ton, ein besseres Format oder einen besseren Stil. Keine Schulung erforderlich — schnelle Iteration. Informationen zu Fundamentmodellen [ finden Sie unter ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/jumpstart-foundation-models-customize-prompt-engineering.html) Prompt Engineering.
RAG (Retrieval Augmented Generation)
Ihrem Modell mangelt es an Wissen über Ihren spezifischen Bereich. Erweitern Sie Ihr Wissen um externe Wissensquellen ohne Umschulung. Siehe [ Retrieval Augmented Generation. ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/jumpstart-foundation-models-customize-rag.html)
Fine-tuning
Ihr Modell muss ständig neue Verhaltensweisen, Stile oder Fachkenntnisse erlernen. Trainieren Sie anhand Ihrer Daten, um die Modellgewichte zu ändern. Lesen Sie diese Anleitung weiter.
## Unterstützte Modelle für die Feinabstimmung
Die folgenden Modelle sind für Anpassungen in den Bereichen Serverless, SageMaker KI-Trainingsjobs und HyperPod Infrastruktur verfügbar.
| Anbieter | Modell | Modell-ID | Serverless | Jobs im Bereich Ausbildung | HyperPod |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Alibaba | Qwen3.6 27 B | huggingface-vlm-qwen3-6-27b | ✓ | ✓ | ✓ |
| Alibaba | Qwen3.5 27 B | huggingface-vlm-qwen3-5-27b | ✓ | ✓ | ✓ |
| Alibaba | Qwen3.5 9 B | huggingface-vlm-qwen3-5-9b | ✓ | ✓ | ✓ |
| Alibaba | Qwen3.5 4B | huggingface-vlm-qwen3-5-4b | ✓ | ✓ | ✓ |
| Alibaba | Qwen 3 32 B | huggingface-reasoning-qwen3-32b | ✓ | ✓ | ✓ |
| Alibaba | Qwen 3 14 B | huggingface-reasoning-qwen3-14b | ✓ | ✓ | ✓ |
| Alibaba | Qwen 3 8 B | huggingface-reasoning-qwen3-8b | ✓ | ✓ | ✓ |
| Alibaba | Qwen 3 4B | huggingface-reasoning-qwen3-4b | ✓ | ✓ | ✓ |
| Alibaba | Qwen 3 1,7 B | huggingface-reasoning-qwen3-1-7b | ✓ | ✓ | ✓ |
| Alibaba | Qwen3 0,6 B | huggingface-reasoning-qwen3-06b | ✓ | ✓ | ✓ |
| Alibaba | Qwen2.5 Instruktiere 72B | huggingface-llm-qwen2-5-72b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ |
| Alibaba | Qwen2.5 Instruktiere 32B | huggingface-llm-qwen2-5-32b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ |
| Alibaba | Qwen2.5 Instruktiere 14B | huggingface-llm-qwen2-5-14b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ |
| Alibaba | Qwen2.5 Instruktiere 7B | huggingface-llm-qwen2-5-7b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ |
| DeepSeek | R1 Qwen 32B destillieren | deepseek-llm-r1-distill-qwen-32b | ✓ | ✓ | ✓ |
| DeepSeek | R1 Destillieren Sie Qwen 14B | deepseek-llm-r1-distill-qwen-14b | ✓ | ✓ | ✓ |
| DeepSeek | R1 Destillieren Sie Qwen 7B | deepseek-llm-r1-distill-qwen-7b | ✓ | ✓ | ✓ |
| DeepSeek | R1 Destillieren Sie Qwen 1,5 B | deepseek-llm-r1-distill-qwen-1-5b | ✓ | ✓ | ✓ |
| DeepSeek | R1 Destillieren Sie Lama 70B | deepseek-llm-r1-distill-llama-70b | ✓ | ✓ | ✓ |
| DeepSeek | R1 Destilliere Lama 8B | deepseek-llm-r1-distill-llama-8b | ✓ | ✓ | ✓ |
| Google | Gemma 4 31B | huggingface-vlm-gemma-4-31b-it | ✓ | ✓ | ✓ |
| Google | Gemma 4 26B A4B | huggingface-vlm-gemma-4-26b-a4b-it | ✓ | ✓ | ✓ |
| Google | Gemma 4 E4B | huggingface-vlm-gemma-4-e4b-it | ✓ | ✓ | ✓ |
| Meta | Lama 3.3 Instruktiere 70B | meta-textgeneration-llama-3-3-70b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ |
| Meta | Lama 3.2 Instruktiere 3B | meta-textgeneration-llama-3-2-3b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ |
| Meta | Lama 3.2 Instruktiere 1B | meta-textgeneration-llama-3-2-1b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ |
| Meta | Lama 3.1 Instruktiere 8B | meta-textgeneration-llama-3-1-8b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ |
| NVIDIA | Nemotron 3 Super 120 B (A12B) | huggingface-llm-nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b-bf16 | ✓ | ✓ | ✓ |
| NVIDIA | Nemotron 3 Nano 30 B (A3B) | huggingface-reasoning-nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b-bf16 | ✓ | ✓ | ✓ |
| OpenAI | ICH HABE EINEN VERLUST VON 120B | openai-reasoning-gpt-oss-120b | ✓ | ✓ | ✓ |
| OpenAI | GPT OSS 120B | openai-reasoning-gpt-oss-20b | ✓ | ✓ | ✓ |
Informationen zu Amazon Nova-Modellen finden Sie in der Nova-Komplettlösung unter. [Serverlose Modellanpassung](customize-model.md)