---
format: "aidr-story-markdown/v1"
id: "42c742abce32e0f986c0ba33cb7e577796af859dd0dc053d955a27c43a6b9bca"
canonical_url: "https://aidr.today/42c742ab?lang=vi"
title: "Xây dựng hệ thống gắn thẻ sản phẩm AI với Amazon SageMaker serverless model customization"
lang: "vi"
requested_lang: "vi"
available_langs: ["en","vi"]
translation_fallback: null
fallback_fields: []
published_at: "2026-09-15T16:11:36.000Z"
category: "Products"
topics: []
source_urls: ["https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-ai-powered-product-tagging-system-with-amazon-sagemaker-serverless-model-customization/"]
summary: "Gắn thẻ thủ công hàng ngàn sản phẩm trong danh mục là chậm và không đồng nhất. Hướng dẫn này cho thấy cách tùy chỉnh Qwen3-8B bằng supervised fine-tuning (SFT) và reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) trên Amazon SageMaker serverless model customization, sau đó triển khai để thực hiện inference bất đồng bộ nhằm xây dựng hệ thống gắn thẻ sản phẩm tiết kiệm chi phí."
---

# Xây dựng hệ thống gắn thẻ sản phẩm AI với Amazon SageMaker serverless model customization

> [Open the canonical story](<https://aidr.today/42c742ab?lang=vi>)

**Published:** 2026-09-15T16:11:36.000Z
**Category:** Products

## Summary

Gắn thẻ thủ công hàng ngàn sản phẩm trong danh mục là chậm và không đồng nhất\. Hướng dẫn này cho thấy cách tùy chỉnh Qwen3\-8B bằng supervised fine\-tuning \(SFT\) và reinforcement learning with verifiable rewards \(RLVR\) trên Amazon SageMaker serverless model customization, sau đó triển khai để thực hiện inference bất đồng bộ nhằm xây dựng hệ thống gắn thẻ sản phẩm tiết kiệm chi phí\.

## Sources

- [Story source](<https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-ai-powered-product-tagging-system-with-amazon-sagemaker-serverless-model-customization/>)