Экспериментирование с LLM в крупном масштабе с помощью Amazon SageMaker Pipelines и MLflow

1. Большие языковые модели (БЯМ) добились успеха в различных задачах по обработке естественного языка, но могут не всегда хорошо обобщаться на конкретные области или задачи. 2. Пристраивание БЯМ можно проводить с помощью инженерии запросов, генерации с помощью извлечения (RAG) или тонкой настройки, и оценка необходима, чтобы убедиться, что процесс пристройки улучшил работу модели. 3. Тонкая настройка БЯМ может быть сложным рабочим процессом для ученых по данным и инженеров по машинному обучению, чтобы внедрять, и использование Amazon SageMaker с MLflow и SageMaker Pipelines может упростить этот процесс. 4. MLflow может управлять отслеживанием тонкой настройки экспериментов, сравнивать результаты оценки различных запусков, версионированием модели, развертыванием и конфигурацией. 5. SageMaker Pipelines может координировать множество экспериментов на основе конфигурации эксперимента. 6. Предварительные условия для этого процесса включают токен для входа в Hugging Face и доступ к SageMaker с необходимыми разрешениями IAM. 7. Чтобы настроить сервер отслеживания MLflow, вам нужно создать сервер с именем, местом хранения артефактов и он может потребовать до 20 минут, чтобы инициализироваться и становиться функциональным. 8. Для тонкой настройки БЯМ вы можете использовать SageMaker Pipelines, чтобы запускать множество итераций эксперимента БЯМ одновременно, что сокращает общее время обработки и стоимость. 9. Интеграция MLflow с SageMaker Pipelines требует ARN сервера отслеживания и добавления пакетов Python mlflow и sagemaker-mlflow в зависимости при настройке конвейера. 10. Регистрация наборов данных с помощью MLflow обеспечивает отслеживаемость и воспроизводимость экспериментов при различных запусках, что позволяет принимать более информированные решения о том, какие модели лучше всего подходят для конкретных задач или областей.