Experimentatie met LLM op grote schaal met behulp van Amazon SageMaker Pipelines en MLflow

1. Grote taalmodellen (LLMs) hebben succes behaald in diverse NLP-taken, maar generaliseren mogelijk niet altijd goed naar specifieke domeinen of taken. 2. Aanpassen van een LLM kan worden gedaan door middel van prompt engineering, Retrieval Augmented Generation (RAG) of fine-tuning, en evaluatie is noodzakelijk om ervoor te zorgen dat het aanpassingsproces de prestaties van het model heeft verbeterd. 3. Fine-tuning van een LLM kan een complexe workflow zijn voor datawetenschappers en ML-ingenieurs om operationeel te maken, en het gebruik van Amazon SageMaker met MLflow en SageMaker Pipelines kan dit proces vereenvoudigen. 4. MLflow kan het spoor van fine-tuning-experimenten beheren, de evaluatieresultaten van verschillende runs vergelijken, modelversies beheren, implementeren en configureren. 5. SageMaker Pipelines kunnen meerdere experimenten orkestreren op basis van de experimentconfiguratie. 6. Voorwaarden voor dit proces zijn een Hugging Face-login-token en SageMaker-toegang met de vereiste IAM-machtigingen. 7. Om een MLflow-spoorserver in te stellen, moet u een server maken met een naam, een locatie voor artifactopslag en het kan tot 20 minuten duren voordat deze operationeel is. 8. Voor fine-tuning van een LLM kunt u SageMaker Pipelines gebruiken om meerdere LLM-experimentiteraties tegelijkertijd uit te voeren, waardoor de totale verwerkingstijd en kosten worden verminderd. 9. MLflow-integratie met SageMaker Pipelines vereist de ARN van de spoorserver en het toevoegen van de mlflow- en sagemaker-mlflow-Python-pakketten als afhankelijkheden bij de pijpleidingsetup. 10. Loggen van datasets met MLflow maakt het mogelijk om experimenten over verschillende runs te volgen en reproduceerbaarheid te garanderen, waardoor beter geïnformeerde beslissingen kunnen worden genomen over welke modellen het beste presteren op specifieke taken of domeinen.