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Exowatt借助Amazon SageMaker AI无服务器模型定制,构建了一条可复用的AI流水线。该流程为边缘告警分诊微调Qwen3-1.7B,为云端能源市场分析微调Qwen3-14B,并结合LoRA与SFT,用SageMaker无服务器评估为每个候选模型打分2,000条答案。微调后的Qwen3-14B通过Amazon Bedrock Custom Model Import托管。Exowatt表示,这条从原始运营数据到已评估部署产物的可重复路径,现在几天即可跑完,而非数月。
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Exowatt 用 SageMaker 无服务器模型定制在准确率上超越前沿模型事件进展
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- 来源：AWS Machine Learning
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10月28日
AWS Machine Learning一手
Exowatt 用 SageMaker 无服务器模型定制在准确率上超越前沿模型
Exowatt 借助 Amazon SageMaker AI 无服务器模型定制，为边缘告警分诊微调 Qwen3-1.7B、为云端能源市场分析微调 Qwen3-14B，准确率超过前沿模型且成本最高降低 49 倍。该流程结合 LoRA 与 SFT，并用 SageMaker 无服务器评估为每个候选模型打分 2,000 条答案，微调后的 Qwen3-14B 通过 Amazon Bedrock Custom Model Import 托管。Exowatt 表示这条从原始运营数据到已评估部署产物的可重复路径，现在几天即可跑完，而非数月。