Amazon SageMaker AI에서의 다중 턴 강화 학습 최적 관행

Best practices for multi-turn reinforcement learning in Amazon SageMaker AI

Amazon SageMaker AI에서 다중 턴 에이전트를 훈련하기 위해서는 의존적인 단계의 시퀀스를 처리해야 하며, 이 과정에서 에이전트는 지침을 읽고 도구 호출을 하며 결과를 확인하고 다음 행동을 결정해야 한다. 이 블로그 포스트에서는 신뢰할 수 있는 다중 턴 강화 학습 훈련을 위한 최적 관행을 공유하며, 훈련 환경 구축, 외부 평가 설정, 최종 작업에 맞춘 보상 설계, 에이전트가 여러 턴을 실행할 때의 변화 관리, 반복 시점을 알리는 메트릭 모니터링 등을 다룬다. Amazon SageMaker AI의 다중 턴 강화 학습(SageMaker AI MTRL)은 에이전트 작업을 위한 훈련 루프를 제공하며, Amazon Bedrock AgentCore, Amazon EKS, Amazon EC2, AWS Fargate 등에서 실행할 수 있다.