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在 Amazon SageMaker 上进行生成式 AI 基础模型训练
在本文中，我们将探讨组织如何使用 AWS 托管服务（例如 Amazon SageMaker 训练作业和 Amazon SageMaker HyperPod）以经济高效的方式定制和调整 FM。我们将讨论这些强大的工具如何帮助组织优化计算资源并降低模型训练和微调的复杂性。我们将探讨如何做出明智的决定，确定哪种 Amazon SageMaker 服务最适合您的业务需求和要求。
来源:亚马逊云科技 _机器学习为保持竞争力，跨行业的企业使用基金会模型（FMS）来改变其应用程序。尽管FMS提供了令人印象深刻的开箱即用功能，但是实现真正的竞争优势通常需要通过预训练或微调来定制模型。但是，这些方法需要先进的AI专业知识，高性能计算，快速存储访问，并且对于许多组织而言可能会非常昂贵。
在这篇文章中，我们探讨了组织如何使用AWS托管服务（例如Amazon Sagemaker培训工作和Amazon Sagemaker HyperPod）来解决这些挑战并成本效益自定义和调整FMS。我们讨论这些强大的工具如何使组织能够优化计算资源并降低模型培训和微调的复杂性。我们探讨了如何对哪种亚马逊萨格人服务最适合您的业务需求和需求做出明智的决定。
Amazon Sagemaker培训工作 Amazon Sagemaker Hyperpod业务挑战
当今的企业在有效实施和管理机器学习（ML）计划时面临众多挑战。这些挑战包括扩展操作，以处理快速增长的数据和模型，加速ML解决方案的开发以及管理复杂的基础架构，而无需将重点从核心业务目标转移。此外，组织必须浏览成本优化，维护数据安全和合规性，并使跨团队的机器学习工具的易用性和访问权限为民主。
因此，许多公司在保持竞争景观中的效率和创新的同时，都难以利用ML的全部潜力。
亚马逊萨吉人如何帮助
Amazon Sagemaker sagemaker分发培训库 预制容器为了解决各种业务和技术用例，Amazon Sagemaker提供了两种分布式预培训和微调的选项：Sagemaker培训工作和Sagemaker Hyperpod。