# SageMaker permite ajustar la longitud de secuencia en el ajuste fino sin servidor

> SageMaker AI ahora permite fijar límites de hasta 16K tokens al ajustar modelos de pesos abiertos en trabajos sin servidor.

Oossa · 2026-10-21 · https://oossa.com/es/amazon-sagemaker-adds-custom-sequence-lengths-to-serverless-fine-tuning

Amazon SageMaker AI anunció que sus trabajos sin servidor de personalización de modelos ahora admiten longitudes de secuencia definidas por el usuario. Antes, los trabajos utilizaban una cantidad fija de tokens. Ahora, los usuarios pueden definir dataset_max_len para trabajos de SFT y DPO, o max_prompt_length y max_response_length para trabajos de RFT, hasta el máximo publicado para cada modelo, que suele ser de 16.000 tokens. La función ya está disponible en US East (N. Virginia), US West (Oregon), Asia Pacific (Tokyo) y Europe (Ireland).

## Los hechos

- Fecha del anuncio: 2026-10-21 ("Wed Oct 21 2026")
- Longitud máxima admitida: hasta 16 K tokens por modelo y técnica

## Por qué importa

Los desarrolladores pueden ajustar modelos de lenguaje grandes con documentos más extensos sin tener que escribir código de entrenamiento personalizado.

## Fuentes y referencias

1. [Amazon SageMaker AI now supports custom sequence lengths for serverless model customization jobs](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/10/sagemaker-custom-sequence-lengths/) – AWS, 2026-10-21

Última actualización: 2026-10-21