이번 포스트에서는 아마존 세이지메이커 AI를 활용하여 Qwen 2.5 7B Instruct 모델을 RLVR을 통해 도구 호출에 맞게 세밀하게 조정하는 방법을 소개합니다. 이 과정에서는 세 가지 서로 다른 에이전트 행동에 대한 데이터셋 준비, 계층화된 점수를 활용한 보상 함수 설계, 훈련 구성 및 결과 해석 방법을 설명합니다. 또한, 보유 데이터에 대한 평가와 보지 못한 도구에 대한 테스트 결과도 포함되어 있습니다. 이러한 과정을 통해 서버리스 환경에서의 모델 커스터마이징을 가속화할 수 있는 방법을 제시합니다.

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