# SageMaker permet de choisir la longueur des séquences en fine-tuning serverless

> SageMaker AI permet désormais de définir des limites allant jusqu’à 16K tokens pour le fine-tuning de modèles à poids ouverts dans des tâches serverless.

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

Amazon SageMaker AI a annoncé que ses tâches serverless de personnalisation de modèles acceptent désormais des longueurs de séquence définies par l’utilisateur. Auparavant, elles utilisaient un nombre fixe de tokens. Les utilisateurs peuvent maintenant définir dataset_max_len pour les tâches SFT et DPO, ou max_prompt_length et max_response_length pour les tâches RFT, jusqu’à la limite maximale publiée pour le modèle — souvent 16 000 tokens. La fonctionnalité est disponible dans les régions US East (N. Virginia), US West (Oregon), Asia Pacific (Tokyo) et Europe (Ireland).

## Les faits

- Date de l’annonce : 2026-10-21 (« Wed Oct 21 2026 »)
- Longueur maximale prise en charge : jusqu’à 16 K tokens par modèle et par technique

## Pourquoi c'est important

Les développeurs peuvent affiner de grands modèles de langage sur des documents plus longs sans écrire de code d’entraînement personnalisé.

## Sources et références

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

Dernière mise à jour: 2026-10-21