这个方案使用哪些模型定制技术？
先使用监督微调（SFT）让 Qwen3-8B 学会打标模式，再通过可验证奖励强化学习（RLVR）和 GRPO 优化标签质量。
Build an AI-powered product tagging system with Amazon SageMaker serverless model customization
（翻译）使用 Amazon SageMaker 无服务器模型定制构建 AI 驱动的产品打标系统
资讯摘要
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 in
AI 摘要
本文介绍如何在 Amazon SageMaker 无服务器模型定制上，使用监督微调（SFT）与可验证奖励强化学习（RLVR）对 Qwen3-8B 进行定制，构建面向电商目录的自动产品打标系统。流程涵盖数据准备、SFT 教会模型标签模式、RLVR 优化标签质量，并通过异步推理端点批量处理商品目录，替代人工打标。
AI 问答
训练和推理分别采用什么部署方式？
训练使用 Amazon SageMaker 无服务器模型定制（SFTTrainer 和 RLVRTrainer），推理部署到 Amazon SageMaker 异步推理端点，使用 ml.g6.2xlarge 实例批量处理。
数据准备阶段做了哪些处理？
通过 Amazon SageMaker Processing 作业读取 S3 中的 Amazon Sales Dataset，规范化商品文本和类目路径，去除无效行，映射到九类打标目标，并拆分为训练和验证 JSONL 文件。
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