在AWS SageMaker RL中使用Ray进行训练时，出现"ray.tune.error.TuneError: 未指定可训练模型"的错误通常表示在训练配置中未指定可训练模型的问题。下面是一种可能的解决方法：

1. 确保你的训练脚本中定义了可训练模型并正确地传递给Ray训练配置。

这里是一个示例代码，展示了如何在SageMaker RL中使用Ray进行训练，并在训练配置中指定可训练模型：

import ray
from ray import tune
from ray.rllib.agents import ppo

# 定义可训练模型
def my_model(config):
    # 在此处定义模型的代码
    return model

def train_ray(config, reporter):
    # 创建模型
    model = my_model(config)
    
    # 创建RLlib训练代理
    agent = ppo.PPOTrainer(config=config, env="CartPole-v0", model=model)
    
    # 进行训练
    for i in range(10):
        result = agent.train()
        reporter(timesteps_total=result["timesteps_total"], mean_reward=result["episode_reward_mean"])
        
# 初始化Ray
ray.init()

# 定义训练配置
config = {
    "num_workers": 4,
    "model": {
        "custom_model": "my_model"
    }
}

# 使用Ray进行训练
tune.run(train_ray, config=config)

在上述示例中，我们定义了my_model函数作为可训练模型，并在训练配置中将custom_model设置为my_model。这样，在使用Ray进行训练时，Ray将使用my_model作为训练模型。

确保按照上述示例中的方式正确指定可训练模型，并将其传递给Ray训练配置，以解决"ray.tune.error.TuneError: 未指定可训练模型"的问题。