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主机并发llms lorax

2025年4月16日 19:53 33 Comments
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在这篇文章中，我们探讨了如何使用低排名适应性（LORA）有效地解决这些挑战。具体而言，我们讨论了使用Lora交换（Lorax）（Lorax）和Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）GPU实例的讨论，允许组织有效地管理和服务不断增长的精细模型，优化成本，优化成本，并为客户提供无缝绩效。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
企业越来越多地寻求适应领域的专门基础模型（FMS），以满足文档摘要，特定于行业的适应以及技术代码生成和咨询等领域的特定需求。生成AI模型的使用量增加提供了量身定制的技术专业知识，并且组织越来越多地使用这些强大的模型来推动创新并增强其在各个领域的服务，从自然语言处理（NLP）（NLP）到内容生成。但是，使用企业环境中的生成AI模型提出了独特的挑战。开箱即用的模型通常缺乏某些领域或组织术语所需的特定知识。为了解决这个问题，企业正在转向自定义的微调模型，也称为特定领域的大语言模型（LLMS）。这些模型是为在特定领域或微型域内执行专业任务而量身定制的。同样，组织是用于金融，销售，营销，旅行，IT，人力资源（HR），采购，医疗保健和生命科学以及客户服务等领域的微调生成AI模型。独立的软件供应商（ISV）还正在建立安全，托管的，多租户生成的AI平台。随着对个性化和专业的AI解决方案的需求，企业面临着有效管理和服务多种模型跨不同用例和客户细分市场的挑战。从简历解析和工作技能匹配到特定领域的电子邮件生成和自然语言理解，公司经常努力管理数百种根据特定需求量身定制的微型模型。对可伸缩性和成本效益的担忧进一步加剧了这一挑战。由于SI
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