详细内容或原文请订阅后点击阅览

Amazon Bedrock型号蒸馏：降低成本和延迟

2025年5月1日 01:04 33 Comments
X Twitter Instagram Mail

在这篇文章中，我们强调了使用Meta的Llama模型家族中亚马逊基石模型蒸馏的高级数据增强技术和性能改进。该技术将知识从更大，功能强大的基础模型（FMS）转移到较小，更高效的模型（学生），创建在特定任务方面表现出色的专业模型。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
亚马逊基岩模型蒸馏通常可用，它解决了许多组织在部署生成AI时面临的基本挑战：如何在降低成本和潜伏期的同时保持高性能。该技术将知识从更大，功能强大的基础模型（FMS）转移到较小，更高效的模型（学生），创建在特定任务方面表现出色的专业模型。在这篇文章中，我们强调了使用Meta的Llama Model family family.Agent函数呼叫代表现代AI应用程序的关键能力，从而使模型可以通过确定何时和如何调用特定功能来确定何时和如何与API进行交互。尽管较大的模型通常在识别适当的函数来调用和构建适当的参数方面表现出色，但它们具有更高的成本和延迟。现在，亚马逊基础模型蒸馏使较小的型号能够实现可比的功能呼叫精度，同时提供更快的响应时间和较低的操作成本。价值主张令人信服：组织可以部署AI代理，这些AI代理在刀具选择和参数构建方面保持较高的精度，同时从减少的足迹和较小型号的遍布范围内受益。这一进步使复杂的代理体系结构在更广泛的应用程序和部署范围内更加易于访问，并且在经济上可行。我们建议在官方AWS文档中提交在亚马逊基岩中提交模型蒸馏作业，以获取最新和全面的信息。关键要求包括：Active AWS帐户选择的教师和学生模型在您的帐户中启用（在模型访问页面上验证
高性能 体系结构 较小的 关键要求 AI 潜伏期 响应时间 构建 关键能力 代理 适当的 全面的 family 模型 亚马逊 访问 较大的 呼叫 复杂的 较低的 低成本 强大的 应用程序 减少的 价值主张 AWS 使复杂 表现出色 蒸馏 广泛的 部署 方面 选择的 出色的 参数 范围