Amazon SageMaker JumpStart
黎 浩然/ 2 12 月, 2022/ 大语言模型/LARGELANGUAGEMODEL/LLM, 机器学习/MACHINELEARNING, 研究生/POSTGRADUATE, 计算机/COMPUTER/ 0 comments
一、什么是 SageMaker JumpStart？
- SageMaker JumpStart 是一个模型中心（Model Hub），帮助开发者快速部署和微调基础模型（Foundation Models），并集成到自己的应用中。
- 适合用于构建和部署基于大语言模型（LLM）的应用程序，覆盖从基础设施到API调用的多个部分。
二、JumpStart 能做什么？
| 功能 | 说明 |
|---|
| 快速部署模型 | 一键部署 Hugging Face 提供的基础模型，如 Flan-T5。 |
| 支持微调 | 可以使用自己提供的训练和验证数据，对模型进行微调（fine-tuning）。 |
| 提供代码范例 | 自动生成 Notebook，供用户查看和修改底层实现代码。 |
| 配套资源丰富 | 提供博文、视频和示例 Notebook 供学习使用。 |
三、支持的模型示例
- Flan-T5 系列模型（基础版本用于课程实验，JumpStart 提供多个变体）。
- 模型带有 Hugging Face 标志，说明来自 Hugging Face 社区。
四、如何使用 JumpStart
1. 访问方式
- 可从 AWS 控制台 或 SageMaker Studio 进入。
- 进入 Studio 后，在主界面或左侧菜单中选择「JumpStart」。
2. 模型部署流程
- 选择模型（如 Flan-T5 Base）。
- 指定 部署参数：
- 实例类型与大小（如 ml.g5.xlarge 等）。
- 安全设置（如 IAM 权限与加密选项）。
- 点击 “Deploy” 启动部署。
- 注意：部署会创建实时持久化的 endpoint，按 GPU 实例计费，用完要及时删除以节省费用。
3. 微调（Fine-tuning）流程
- 切换到 “Train” 标签页。
- 指定：
- 训练与验证数据集的位置（S3 路径）。
- 计算资源类型与大小。
- 模型超参数（Hyperparameters），如学习率、批次大小等。
- 可选使用 PEFT（参数高效微调）技术：
- 如 LoRA（Lesson 4 学过） → 通过下拉菜单选择即可。
- 点击 “Train” 启动训练任务。
- 按训练耗时和实例配置计费，建议选择满足需求的最小计算实例。
4. 自动生成 Notebook
- 若偏好代码编程方式，而非图形界面操作，可选择「生成 Notebook」。
- Notebook 包含全部部署与训练的底层代码，便于自定义开发。
五、计费与成本优化提醒
- JumpStart 模型需用 GPU 实例部署和训练，按需计费。
- 建议使用最小实例类型来完成任务以节省成本。
- 务必在使用完毕后删除模型 endpoint，避免持续扣费。
- 建议启用成本监控机制（Cost Monitoring），追踪资源使用情况。
六、总结与建议
- SageMaker JumpStart 是构建和部署 LLM 应用的高效平台。
- 它整合了基础设施、模型、训练与部署工具，降低了开发门槛。
- 推荐初学者与开发者深入探索平台提供的模型和解决方案，加速进入生产环境。