如何使用 DLC 在 AWS SageMaker 上安装 Llama 2

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AWS SageMaker 是由 Amazon Web Services (AWS) 提供的一项完全托管的服务,允许开发人员和数据科学家大规模构建、训练和部署机器学习模型。它旨在使机器学习过程对广大用户更易于访问和扩展。

最近可用的开源AI模型,如Meta的Llama 2已经成为黄金标准,彻底改变了我们与机器互动的方式。虽然他们的应用程序非常广泛,但部署如此复杂的模型可能会令人生畏。这就是 AWS SageMaker 介入的地方,它提供了一个无缝的部署平台。如果您想知道如何开始,那么您来对地方了。让我们揭开使用深度学习容器(DLC)SageMaker上部署Llama2背后的魔力。

Llama 2 是 Meta 发布的一系列最先进的开放访问大型语言模型。Llama 2 正在以非常宽松的社区许可证发布,并可用于商业用途。代码、预训练模型和微调模型现在可以从HuggingFace等网站获得。

什么是深度学习容器?

  • 针对性能进行了优化:DLC 预先打包了深度学习框架,可确保最佳的运行时性能。
  • 灵活性:它们适应各种深度学习任务,无论是训练还是推理。
  • 兼容性:它们还针对 AWS 基础设施量身定制,使您的部署过程顺利进行。

您会很高兴地知道 AWS 为 Llama2 等流行型号提供了预构建的 DLC 映像,使部署过程更易于访问。查看正在创建的一系列视频的第一部分,这些视频将指导您使用 AI Anytime 善意创建的深度学习容器在 AWS SageMaker 上实施 Llama 2。

使用 DLC 在 SageMaker 上部署 Llama2 的步骤

1. 访问预建的 DLC 镜像

我们旅程的起点涉及访问预先构建的 DLC 映像。AWS 提供了这些映像的综合库。要查找 Llama2 的图像:

  • 导航到 AWS DLC 存储库。
  • 使用搜索功能并键入“Llama2”。
  • 找到后,记下图像 URL。我们很快就会使用它。

2. 设置 AWS SageMaker

在深入了解 SageMaker 配置之前,请确保您拥有 AWS 账户。如果没有,只需注册并继续。

SageMaker 笔记本实例:

  • 打开 SageMaker 控制台。
  • 选择“笔记本实例”,然后单击“创建笔记本实例”。
  • 填写详细信息,确保实例类型符合您的需求。
  • 在权限下,选择具有 SageMaker 权限的 IAM 角色。

一旦您的笔记本实例处于活动状态,就该动手进行一些配置了!

3. 为 Llama2 部署配置 SageMaker

这一部分是真正的魔术发生的地方。留在我身边;它比听起来简单!

SageMaker 端点:

  • 在 SageMaker 笔记本中,导入 SageMaker Python SDK。这个SDK是我们在Llama2模型和SageMaker之间的桥梁。
  • 使用该函数,输入您之前记下的 DLC 图像 URL。Estimator
  • 设置估算器后,使用该方法进行部署。deploy

4. 做出预测

部署后,进行预测变得轻而易举。只需将您的输入数据提供给对象并见证 AI 的魔力。瞧!您现在已经使用 DLC 在 SageMaker 上成功部署了 Llama2。以下是 AWS SageMaker 的一些关键功能和方面:predictor

AWS SageMaker 功能

  • 集成的Jupyter Notebooks:SageMaker提供内置的Jupyter笔记本,允许用户直接在SageMaker环境中探索数据集和构建模型。
  • 灵活的训练选项:用户可以使用 SageMaker 提供的预构建算法训练模型,也可以使用自己的自定义算法。该平台可扩展以处理大型数据集和计算需求,自动管理底层基础设施。
  • 一键式部署:训练模型后,只需单击一下即可将其部署在 SageMaker 中进行实时预测。SageMaker 管理部署的各个方面,从自动扩展到 A/B 测试。
  • 自动模型调优:SageMaker 自动驾驶仪和超参数调优可自动优化模型参数,以提高预测的准确性。
  • 预构建的深度学习框架:SageMaker 为流行的深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet)提供预构建的容器,使开发人员无需管理依赖项即可更轻松地开始使用。
  • 内置算法:AWS SageMaker 提供了多种针对特定任务(如分类、回归、集群等)优化的开箱即用算法。
  • 安全性:SageMaker 与 AWS Identity and Access Management (IAM) 集成,以确保您的数据和模型安全无虞。此外,用于训练和预测的数据可以在传输中和静态时进行加密。
  • 监控和调试:SageMaker 提供 SageMaker 调试器和 SageMaker 模型监视器等工具,允许用户监控其已部署模型的运行状况并在训练期间调试问题。
  • Ground Truth:通过集成人工标记器和主动学习来促进数据标记过程的功能。
  • 与其他 AWS 服务集成:SageMaker 与其他 AWS 服务无缝集成,如 S3(用于数据存储)、Lambda(用于事件驱动计算)等,允许用户构建全面的机器学习管道。
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