使用 Amazon SageMaker Pipelines 和 MLflow 进行大规模 LLM 实验

1. 大型语言模型（LLM）在各种 NLP 任务中都取得了成功，但它们并不总是能很好地泛化到特定的领域或任务中。 2. 可以通过提示工程、检索增强生成（RAG）或微调来定制 LLM，评估是确保定制过程改进了模型性能的必要步骤。 3. 对于数据科学家和 ML 工程师来说，微调 LLM 可能是一个复杂的工作流程，而使用 Amazon SageMaker 与 MLflow 和 SageMaker Pipelines 可以简化这个过程。 4. MLflow 可以管理微调实验的跟踪、比较不同运行的评估结果、模型版本控制、部署和配置。 5. SageMaker Pipelines 可以根据实验配置编排多个实验。 6. 这个过程的先决条件包括 Hugging Face 登录令牌和 SageMaker 访问权限，需要相应的 IAM 权限。 7. 要设置 MLflow 跟踪服务器，需要创建一个服务器，命名、artifact 存储位置，并且可能需要 20 分钟来初始化并变得可操作。 8. 对于微调 LLM，可以使用 SageMaker Pipelines 并行运行多个 LLM 实验迭代，从而减少总体处理时间和成本。 9. MLflow 与 SageMaker Pipelines 的集成需要跟踪服务器 ARN，并在管道设置中将 mlflow 和 sagemaker-mlflow Python 包添加为依赖项。 10. 使用 MLflow 登录数据集可以跟踪和重现实验结果，跨不同运行提供了更多的信息，以便更好地决定哪些模型在特定的任务或领域中表现最好。