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在 Amazon Bedrock 上进行迭代微调以改进战略模型

2025年10月16日 23:11 33 Comments
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组织在为其生成式 AI 模型实施单次微调方法时经常面临挑战。单次微调方法涉及选择训练数据、配置超参数并希望结果满足预期，但无法进行增量调整。单次微调经常会导致结果不理想，并且需要在改进 [...] 时从头开始整个过程​​

来源:亚马逊云科技 _机器学习
组织在为其生成式 AI 模型实施单次微调方法时经常面临挑战。单次微调方法涉及选择训练数据、配置超参数并希望结果满足预期，但无法进行增量调整。单次微调经常会导致结果不理想，并且在需要改进时需要从头开始整个过程​​。Amazon Bedrock 现在支持迭代微调，通过受控的增量训练轮次实现系统模型细化。借助此功能，您可以在之前定制的模型的基础上进行构建，无论它们是通过微调还是蒸馏创建的，从而为持续改进奠定基础，而无需承担与完全再训练相关的风险。在这篇文章中，我们将探讨如何实施 Amazon Bedrock 的迭代微调功能，以系统地改进您的 AI 模型。我们将介绍相对于单次方法的主要优势，使用控制台和 SDK 逐步完成实际实施，讨论部署选项，并分享最大化迭代微调结果的最佳实践。 何时使用迭代微调 迭代微调相对于单次方法具有多种优势，使其对生产环境有价值。通过渐进式改进可以降低风险，因此您可以在进行较大修改之前测试和验证更改。通过这种方法，您可以根据实际性能反馈而不是关于可能有效的理论假设来进行数据驱动的优化。该方法还可以帮助开发人员顺序应用不同的训练技术来细化模型行为。最重要的是，迭代微调可以适应由持续实时数据流量驱动的不断变化的业务需求。随着用户模式随着时间的推移而变化，并且出现初始中未出现的新用例
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