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使用 SageMaker 高效的多适配器推理轻松部署和管理数百个 LoRA 适配器
Amazon SageMaker 的全新高效多适配器推理功能为使用微调模型的客户带来了激动人心的可能性。此功能与 SageMaker 推理组件集成，可让您通过 SageMaker API 部署和管理数百个经过微调的低秩自适应 (LoRA) 适配器。在本文中，我们将展示如何使用 SageMaker 中的全新高效多适配器推理功能。
来源:亚马逊云科技 _机器学习Amazon SageMaker 的全新高效多适配器推理功能为使用微调模型的客户带来了激动人心的可能性。此功能与 SageMaker 推理组件集成，让您可以通过 SageMaker API 部署和管理数百个微调的低秩自适应 (LoRA) 适配器。多适配器推理处理微调适配器与基础模型的注册，并根据请求在几毫秒内从 GPU 内存、CPU 内存或本地磁盘动态加载它们。此功能提供原子操作，用于在 SageMaker 终端节点的运行实例中添加、删除或更新单个适配器，而不会影响性能或需要重新部署终端节点。
Amazon SageMaker 推理组件LoRA 适配器的效率允许进行广泛的超个性化和基于任务的定制，而这些定制以前过于耗费资源且成本高昂，无法实现。例如，营销和软件即服务 (SaaS) 公司可以使用每个客户的图像、艺术风格、沟通风格和文档来个性化人工智能和机器学习 (AI/ML) 应用程序，以创建代表他们的活动和工件。同样，医疗保健或金融服务等行业的企业可以重复使用带有基于任务的适配器的通用基础模型，以有效处理各种专门的 AI 任务。无论是诊断医疗状况、评估贷款申请、理解复杂文档还是检测金融欺诈，您都可以在运行时为每个用例简单地交换适当的微调 LoRA 适配器。这种灵活性和效率为在整个组织中部署强大的定制 AI 开启了新的机会。凭借这种新的高效多适配器推理功能，SageMaker 降低了部署和管理为这些应用程序提供支持的适配器的复杂性。
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