在 SageMaker Inference 中引入快速模型加载器：加速大型语言模型 (LLM) 的自动扩展 - 第 2 部分
在本文中，我们提供了在 LLM 部署中实施 Fast Model Loader 的详细实践指南。我们探讨了两种方法：使用 SageMaker Python SDK 进行编程实现，以及使用 Amazon SageMaker Studio UI 获得更直观、更具交互性的体验。无论您是喜欢使用代码的开发人员还是喜欢图形界面的人，您都将学习如何利用这一强大功能来加速您的 LLM 部署。
来源:亚马逊云科技 _机器学习在本系列的第 1 部分中，我们介绍了 Amazon SageMaker Fast Model Loader，这是 Amazon SageMaker 的一项新功能，可显著减少部署和扩展大型语言模型 (LLM) 进行推理所需的时间。我们讨论了这项创新如何解决 LLM 部署中的一个主要瓶颈：将大量模型加载到加速器上所需的时间。通过将模型权重直接从 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 流式传输到加速器，与传统方法相比，Fast Model Loader 最多可实现 15 倍的加载时间。
第 1 部分 Amazon SageMaker Fast Model Loader Amazon SageMaker Amazon Simple Storage Service随着 AI 格局的不断发展和模型的不断扩大，Fast Model Loader 等创新变得越来越重要。通过显著减少模型加载时间，此功能有可能改变您部署和扩展 LLM 的方式，从而在广泛的使用案例中实现响应更快、更高效的 AI 应用程序。
在本文中，我们提供了在 LLM 部署中实施 Fast Model Loader 的详细实践指南。我们探讨了两种方法：使用 SageMaker Python SDK 进行编程实现，以及使用 Amazon SageMaker Studio UI 获得更直观、更具交互性的体验。无论您是喜欢使用代码的开发人员还是喜欢图形界面的开发人员，您都将学习如何利用这一强大功能来加速您的 LLM 部署。
Amazon SageMaker Studio解决方案概述
Fast Model Loader 目前与 SageMaker 大型模型推理 (LMI) 容器（从 v13 开始）集成，用于 GPU 实例。它介绍了两种实现闪电般快速模型加载的关键技术：
SageMaker 大型模型推理 (LMI)- 权重流式传输用于流式传输的模型分片
将快速模型加载器与 SageMaker Python SDK 结合使用
GitHub repo ModelBuilderModelBuilder
meta-textgeneration-llama-3-1-70b
SchemaBuilder