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使用 Amazon SageMaker JumpStart 微调 Meta Llama 3.2 文本生成模型以进行生成式 AI 推理
在本文中，我们将演示如何使用 Amazon SageMaker JumpStart 针对特定领域的应用程序微调 Meta 最新的 Llama 3.2 文本生成模型 Llama 3.2 1B 和 3B。通过使用 SageMaker JumpStart 中提供的预构建解决方案和可定制的 Meta Llama 3.2 模型，您可以解锁模型增强的推理、代码生成和指令遵循功能，以根据您的独特用例进行定制。
来源:亚马逊云科技 _机器学习生成式 AI 模型取得了巨大发展，为文本生成、摘要、代码生成和问答提供了尖端解决方案。尽管这些模型用途广泛，但它们在应用于特定领域或特定领域的任务时往往举步维艰，因为它们的预训练通常基于大型通用数据集。为了弥补这些差距并最大限度地发挥它们在专业场景中的效用，使用特定领域的数据进行微调对于提高准确性和相关性至关重要。
生成式 AIMeta 新推出的 Llama 3.2 系列凭借其先进的多模态功能和跨不同硬件平台的优化性能，为生成式 AI 树立了新的标杆。该系列涵盖 Llama-3.2-1B 和 Llama-3.2-3B 等轻量级模型，它们支持多达 128,000 个上下文标记，并针对边缘设备进行了量身定制。这些模型非常适合设备上的应用程序，例如实时摘要、指令跟踪和多语言文本生成。另一方面，更大的 Llama-3.2-11B 和 Llama-3.2-90B 模型为图像理解、文档分析和视觉基础等任务提供了强大的视觉支持功能。这允许使用复杂的用例，例如为图像生成标题、解释复杂图形和对视觉数据进行推理。例如，Meta Llama 3.2 模型可以分析图形中呈现的销售数据以提供可操作的见解或使用自然语言指令在地图上定位特定对象。
Amazon SageMaker JumpStart解决方案概述
SageMaker JumpStart此外，SageMaker JumpStart 使从业者能够将模型部署到网络隔离环境中的专用 SageMaker 实例，从而保持合规性和数据保护。通过使用 SageMaker 中提供的强大训练和部署功能，您可以自定义和扩展模型以有效满足各种 ML 要求。