Часть 2. Обучение и тонкая настройка базовых моделей
В первой части нашей серии блогов об AWS Bedrock мы рассказали об основных функциях, которые выделяют AWS Bedrock среди платформ генеративного ИИ. Теперь давайте углубимся в процесс обучения и тонкой настройки базовых моделей с помощью AWS Bedrock.
Обучение и тонкая настройка базовых моделей
AWS Bedrock предлагает простой подход к обучению и точной настройке базовых моделей, что позволяет разработчикам оптимизировать производительность моделей для конкретных случаев использования. Существует два основных метода обучения и тонкой настройки базовых моделей: использование API AWS Bedrock и использование AWS Bedrock Studio.
- Обучение работе с AWS Bedrock API
API AWS Bedrock позволяет разработчикам обучать и настраивать базовые модели, предоставляя доступ к мощной инфраструктуре машинного обучения. С помощью API разработчики могут легко загружать свои обучающие данные, настраивать параметры обучения и инициировать процесс обучения.
На этапе обучения AWS Bedrock использует масштабируемую инфраструктуру Amazon Web Services для распределения учебной нагрузки между несколькими компьютерами, ускоряя процесс обучения и сокращая время, необходимое для достижения оптимальных результатов.
Разработчики могут отслеживать ход обучения через Консоль управления AWS или программно через вызовы API. После завершения обучения отлаженную модель можно развернуть и использовать для генеративных приложений ИИ.
2. Обучение работе с AWS Bedrock Studio
AWS Bedrock Studio — это визуальный интерфейс, предоставляемый AWS для упрощения процесса обучения и тонкой настройки. Он предлагает удобную среду, в которую разработчики могут загружать свои обучающие данные, настраивать параметры модели и экспериментировать с различными стратегиями обучения.
С помощью AWS Bedrock Studio разработчики могут визуально отслеживать ход обучения, изучать показатели производительности моделей и итеративно совершенствовать свои модели. Интерактивный характер студии позволяет разработчикам экспериментировать с гиперпараметрами, такими как скорость обучения, размер пакета и методы регуляризации, для оптимизации производительности модели.
Гибкость AWS Bedrock Studio позволяет разработчикам выполнять итерации быстро и эффективно, ускоряя процесс тонкой настройки и позволяя достигать лучших результатов за меньшее время.
Заключение
Обучение и тонкая настройка базовых моделей — важный шаг в создании мощных генеративных приложений ИИ. AWS Bedrock упрощает этот процесс, предоставляя API AWS Bedrock и AWS Bedrock Studio, которые предлагают эффективные и масштабируемые решения для обучения и тонкой настройки моделей.
Независимо от того, предпочитаете ли вы программный подход с использованием API или визуальный интерфейс через Studio, AWS Bedrock позволяет разработчикам оптимизировать производительность модели, добиваться превосходных результатов и раскрывать весь потенциал генеративного ИИ.
В следующей части нашей серии блогов об AWS Bedrock я расскажу о реальных приложениях генеративного ИИ и о том, как можно использовать AWS Bedrock для создания инновационных и эффективных решений. Оставайтесь с нами для части 3!
Конец части 2
Часть 1 здесь
Часть 3 находится здесь
Поддержите нас, подписавшись на нас в LinkedIn.
👉 Подпишитесь на меня Aadhityaa SB в LinkedIn. Вот мой личный профиль
👉 Также подписывайтесь и поддерживайте наше сообщество в LinkedIn. Виджаябалан Балакришнан и облачные технологии
