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为您的业务需求量身定制基础模型：布格，微调和混合方法的综合指南

2025年5月28日 16:50 33 Comments
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Rufus依靠许多组件来提供其客户体验，包括Foundation LLM（响应生成）和查询计划者（QP）模型，以进行查询分类和检索增强。这篇文章的重点是QP模型如何使用以平行解码为中心的投机解码（SD）（SD）以及AWS AI芯片来满足Prime Day的需求。通过将平行解码与AWS Trainium和推理芯片相结合，Rufus的响应时间更快，推理成本降低了50％，并且在高峰流量期间无缝可扩展性。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
基础模型（FMS）彻底改变了AI功能，但是将它们用于特定业务需求可能是具有挑战性的。组织经常在平衡模型绩效，成本效益以及对领域特定知识的需求方面挣扎。这篇博客文章探讨了为您的独特要求量身定制FMS的三种强大技术：检索增强发电（RAG），微调和混合方法结合了这两种方法。我们深入研究每种策略的优势，局限性和理想用例。AWS提供了一套服务和功能，以简化这些技术的实现。 亚马逊基石是一项全面管理的服务，可从领先的AI公司，例如AI21实验室，人类，Cohere，Meta，Meta，稳定性AI和Amazon等领先的AI公司，通过单个API以及一套广泛的功能以及建立具有安全性AI应用程序的广泛功能。 亚马逊基石知识库为抹布提供了本机支持，从而简化了使用特定领域的信息增强模型输出的过程。亚马逊基岩还通过持续的预培训和微调提供了用于模型定制的本地功能。此外，您可以使用Amazon BedRock自定义模型导入将您的自定义模型与现有FMS一起通过单个无服务器的统一API以及现有的FMS一起使用。使用Amazon Bedrock型号蒸馏使用较小，更快，更具成本效益的模型，这些模型可提供与亚马逊基岩中最先进的模型相媲美的用例特定精度。对于本文，我们使用了Amazon Sagemaker AI来进行微调和混合方法来维持对精细调整脚本的更多控制，并尝试使用其他微调方法，并尝试不同的微调方法。此外，我们已经将Amazon Bedrock知识库用于抹布方法，如图1所示。为了帮助您做出明智的决定，我们在GitHub Repo中提供了现成的代码，并使用这些AWS服务尝试了RAG，Fine-Tunin
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