AWS Comprehend是否支持增量训练？或需转用SageMaker实现？

核心结论 #

• AWS Comprehend 自定义文本分类不支持增量训练：每次新增标注数据后，必须把新数据和原始训练数据合并，重新从头训练模型，没有基于已有模型继续训练的官方支持。
• 你提到的博客第二部分CloudFormation模板：大概率已下线或整合到其他资源中，建议直接复用第一部分的训练/部署模板，自行补充主动学习的标注筛选、数据合并逻辑即可。
• 若要实现真正的增量训练（基于预训练/微调后的模型继续迭代），确实需要转到SageMaker搭建自定义文本分类模型，Comprehend目前无法实现这一点。

对应你的需求拆解 #

1. 获取预训练模型 + 自有数据微调：Comprehend完全支持，直接使用自定义分类功能上传数据训练即可。
2. 基于低置信度标注结果增量训练：Comprehend只能通过「合并新旧数据→从头训练」的方式模拟，并非真正的增量训练；如果要实现基于已有模型参数继续训练的增量逻辑，必须用SageMaker自定义模型，比如借助Hugging Face预训练模型在SageMaker上做微调，后续新增数据时加载之前的模型 checkpoint 继续训练。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者L Xandor