详细内容或原文请订阅后点击阅览
Fastweb 如何使用 Amazon SageMaker HyperPod 对 Mistral 模型进行微调，作为构建意大利语大型语言模型的第一步
Fastweb 是意大利领先的电信运营商之一，很早就认识到了 AI 技术的巨大潜力，并于 2019 年开始在该领域进行投资。在本文中，我们将探讨 Fastweb 如何利用尖端的 AI 和 ML 服务踏上他们的 LLM 之旅，克服挑战并在此过程中解锁新机遇。
来源:亚马逊云科技 _机器学习本篇文章由 Fastweb 的 Marta Cavalleri 和 Giovanni Germani 以及 BIP xTech 的 Claudia Sacco 和 Andrea Policarpi 共同撰写。
本篇文章由 Fastweb 的 Marta Cavalleri 和 Giovanni Germani 共同撰写 Fastweb Fastweb 以及 BIP xTech 的 Claudia Sacco 和 Andrea Policarpi 共同撰写。 BIP xTechAI 的变革性影响遍及整个现代商业领域，电信正成为创新的关键领域。意大利领先的电信运营商之一 Fastweb 很早就认识到了 AI 技术的巨大潜力，并于 2019 年开始在该领域进行投资。Fastweb 的愿景是构建一个基于意大利数据进行训练的大型语言模型 (LLM)，因此踏上了向第三方提供这种强大 AI 功能的旅程。
Fastweb培训 LLM 是一个计算密集型且复杂的过程，这就是为什么 Fastweb 作为其 AI 之旅的第一步，使用了 AWS 生成式 AI 和机器学习 (ML) 服务（例如 Amazon SageMaker HyperPod）。
生成式 AI Amazon SageMaker HyperPodSageMaker HyperPod 可以配置和维护由数千个加速器（例如 AWS Trainium 和 NVIDIA H200 和 H100 图形处理单元 (GPU)）驱动的大规模计算弹性集群，但其灵活性使 Fastweb 能够部署一个小型、敏捷且按需的集群，从而实现高效的资源利用和成本管理，与项目的要求完美契合。
在这篇文章中，我们探讨了 Fastweb 如何使用尖端的 AI 和 ML 服务踏上他们的 LLM 之旅，一路上克服挑战并解锁新机遇。
在 AWS 上微调 Mistral 7B
团队选择在 AWS 上进行微调。这一战略决策由以下几个因素驱动：
高效的数据准备 早期结果和见解 计算效率 Amazon Simple Storage ServiceAmazon S3 和 SageMaker HyperPod 集群的集成体现了 AWS 生态系统的强大功能，其中各种服务无缝协作以支持复杂的工作流程。