详细内容或原文请订阅后点击阅览
精彩的文字，精彩的写作：使用 AWS AI 芯片快速部署 Meta LLama 3 支持的应用程序
在本文中，我们将介绍如何使用 Amazon EC2 Inf2 实例在专用 AWS AI 芯片 AWS Inferentia2 上经济高效地部署多个行业领先的 LLM，帮助客户快速测试并开放 API 接口，以同时促进性能基准测试和下游应用程序调用。
来源:亚马逊云科技 _机器学习许多组织正在构建由大语言模型（LLM）提供动力的生成AI应用程序，以提高生产力并建立差异化的体验。这些LLM大而复杂，部署它们需要强大的计算资源，并导致高推理成本。对于资源有限的企业和研究人员，生成AI模型的高推理成本可能是进入市场的障碍，因此需要更有效，更具成本效益的解决方案。大多数生成的AI用例都涉及人类互动，这需要AI加速器，这些加速器可以以低延迟提供实时响应率。同时，生成AI的创新速度正在加剧，对于开发人员和研究人员来说，快速评估和采用新模型以跟上市场的步伐变得越来越具有挑战性。
生成ai开始使用Llama和Mismtral的LLM的一种方法是使用Amazon Bedrock。但是，想要在自己的自我管理工作流中部署LLM的客户以更大的控制和基础资源的灵活性可以使用这些在AWS之上进行优化的LLMS推理了由AWS推理的Amazon Amazon弹性计算云（Amazon EC2）INF2实例。在这篇博客文章中，我们将介绍如何使用Amazon EC2 INF2实例在AWS Chelentia2上进行成本效率地部署多个行业领先的LLM，这是一种专门构建的AWS AI芯片，帮助客户快速测试和打开API界面，以促进性能基准和下游应用程序，并同时呼叫。
亚马逊基岩 Amazon弹性计算云（Amazon EC2） Amazon EC2 INF2 aws pebleentia2模型简介
有许多受欢迎的开源LLM可供选择，对于此博客文章，我们将使用Meta-llama-3-8b-Instruct，Mistral-7B-Instruct-V0.2和Codellama-7B-7B-Instruct-HF回顾三种不同的用例。
meta-llama-3-8b-instruct mistral-7b-instruct-v0.2 codellama-7b-instruct-hf