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Amazon Sagemaker上的高级微调方法AI

2025年7月11日 17:26 33 Comments
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在AWS上微调ML模型时，您可以为您的特定需求选择合适的工具。 AWS为数据科学家，ML工程师和业务用户提供了一系列全面的工具，以实现其ML目标。 AWS建立了支持各种ML复杂性的解决方案，从简单的Sagemaker培训工作进行FM微调到萨吉马制造商Hyperpod的力量进行尖端研究。我们邀请您探索这些选项，从适合您当前需求的内容开始，并随着这些需求的变化而发展您的方法。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
This post provides the theoretical foundation and practical insights needed to navigate the complexities of LLM development on Amazon SageMaker AI, helping organizations make optimal choices for their specific use cases, resource constraints, and business objectives.We also address the three fundamental aspects of LLM development: the core lifecycle stages, the spectrum of fine-tuning methodologies, and the critical alignment techniques that provide responsible AI部署。我们探讨了诸如洛拉（Lora）和Qlora之类的参数效率微调（PEFT）方法如何使模型适应民主化，因此各种规模的组织可以根据其特定需求自定义大型模型。此外，我们研究了一致性方法，例如从人类反馈（RLHF）和直接偏好优化（DPO）中学习的加固方法，这些方法有助于确保这些强大的系统按照人类的价值观和组织要求行事。最后，我们专注于知识蒸馏，该蒸馏可以通过教师/学生的方法进行有效的模型培训，较小的模型从较大的模型中学习，同时混合精确培训和梯度积累技术优化了内存使用和批处理处理，从而可以通过有限的计算资源来培训大型AI模型。通过有限的计算资源，我们将重点介绍实际实施，同时实施成本，以及成本的效率，并有效地效率，并有效地效率，并有效地效率，并有效地效率。我们从预训练开始，即模型获得广泛的语言理解的基础阶段。然后，我们检查了持续的预训练，这是一种适应特定域或任务的方法。最后，我们讨论了微调，该过程为特定应用程序验证了这些模型。每个阶段在将大型语言模型（LLM）塑造成我们今天使用的复杂工具中都起着至关重要的作用，并且了解这些过程是掌握现代AI语言模型的全部潜力和局限性的关键。如果您只是