論文の概要: Training a Huggingface Model on AWS Sagemaker (Without Tears)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24098v2
- Date: Fri, 02 Jan 2026 13:58:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-05 13:15:27.68884
- Title: Training a Huggingface Model on AWS Sagemaker (Without Tears)
- Title（参考訳）: AWS Sagemaker上で(ティールなしで)Huggingfaceモデルをトレーニングする
- Authors: Liling Tan,
- Abstract要約: このデモペーパーは、研究者がAWS SageMakerで最初のHugging Faceモデルをスクラッチからトレーニングするために必要な重要な情報を集中させることで、クラウドの採用を民主化することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3638100329270042
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The development of Large Language Models (LLMs) has primarily been driven by resource-rich research groups and industry partners. Due to the lack of on-premise computing resources required for increasingly complex models, many researchers are turning to cloud services like AWS SageMaker to train Hugging Face models. However, the steep learning curve of cloud platforms often presents a barrier for researchers accustomed to local environments. Existing documentation frequently leaves knowledge gaps, forcing users to seek fragmented information across the web. This demo paper aims to democratize cloud adoption by centralizing the essential information required for researchers to successfully train their first Hugging Face model on AWS SageMaker from scratch.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の開発は、主に資源豊富な研究グループと産業パートナーによって進められている。
ますます複雑なモデルに必要なオンプレミスのコンピューティングリソースが不足しているため、多くの研究者がHugging FaceモデルをトレーニングするためにAWS SageMakerのようなクラウドサービスに目を向けている。
しかし、クラウドプラットフォームの急勾配学習曲線は、しばしばローカル環境に慣れた研究者にとって障壁となる。
既存のドキュメントには知識のギャップが頻繁に残っており、ユーザはWeb全体で断片化された情報を探さざるを得ない。
このデモペーパーは、研究者がAWS SageMaker上で最初のHugging Faceモデルをスクラッチからトレーニングするために必要な重要な情報を集中させることで、クラウドの採用を民主化することを目的としている。
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