网站安全建设思考,自己网站首页如何设置,创办一个网站的流程,网页制作公司介绍图片随着人工智能技术的迅速发展#xff0c;生成式 AI 已成为当今最具创新性和影响力的领域之一。生成式 AI 能够创建新的内容#xff0c;如文本、图像、音频等#xff0c;具有广泛的应用前景#xff0c;如自然语言处理、计算机视觉、创意设计等。然而#xff0c;构建一个成功…随着人工智能技术的迅速发展生成式 AI 已成为当今最具创新性和影响力的领域之一。生成式 AI 能够创建新的内容如文本、图像、音频等具有广泛的应用前景如自然语言处理、计算机视觉、创意设计等。然而构建一个成功的生成式AI项目并非易事它需要一个系统而全面的生命周期管理过程。本文将从确定用例、实验与选择模型、适配对齐与增强、评估、部署与集成以及监控等关键阶段详细阐述AWS生成式AI项目的全生命周期管理。 1. 确定用例明确目标与需求
起始点 任何项目的第一步都是明确目标和需求。对于生成式AI项目而言这意味着需要清晰地定义AI系统将要解决的问题、服务的对象以及期望达到的效果。例如是用于辅助创意写作、自动生成新闻摘要还是设计个性化的艺术作品
关键步骤
需求分析通过市场调研、用户访谈等方式收集需求信息。用例定义基于需求分析明确具体的应用场景和用例。目标设定设定可量化的项目目标如准确率、响应时间、用户满意度等。
建议从一个单一的、成熟的用例开始。这将帮助你熟悉环境并了解这些模型的能力和局限性而不必同时优化模型以适配不同的任务。虽然这些模型能够执行多项任务但从一开始就在多项任务上评估和优化模型会比较困难。
2. 实验与选择模型
生成式 AI模型能够成功地执行许多不同类型的任务。但是需要决定现有的基础模型是否适合你的应用程序需求。比如如何使用提示工程(PromptEngineering)和上下文学习(In-ContextLearning)以直接使用已有的基础模型。
从已有的基础模型开始会大幅缩短由开发到投入使用的时间因为这样可以省去预训练的步骤。预训练是一个资源密集型的过程通常需要数万亿个单词、图像、视频或音频片段才能开始。运维和管理这种规模的任务需要大量时间、耐心和计算能力--从头开始预训练通常需要数百万GPU计算小时。
还需要考虑使用的基础模型的规模这将影响模型训练和推理所需的硬件与成本。虽然较大的模型往往能更好地支持更多的任务但也取决于训练和调优期间使用的数据集。
建议针对生成式用例和任务尝试不同的模型。从已有的、有成熟文档的、规模相对较小(如70亿个参数)的基础模型开始用较少数量的硬件(与175亿个参数以上的较大模型相比)快速迭代学习与这些生成式AI模型交互的独特方式。在开发过程中我们通常会从AmazonSageMakerJumpStart或Amazon Bedrock中的playground开始可以快速尝试不同的提示和模型。接下来我们可能会使用 jupyer Notebook、 Visual Studio Code ( Vs Code)或 Amazon SageMaker Studio(IDE)编写 Python 脚本使用的自定义数据集。做好前期准备工作后进一步扩展到更大的分布式集群如迁移到SageMaker分布式训练模块使用诸如 NVIDIA GPU或 AWs Trainium 进一步加速。
关键步骤
模型调研研究不同模型的原理、性能、优缺点及在类似任务中的表现。实验设计设计对比实验使用不同模型在数据集上进行训练和测试。模型选择基于实验结果选择最适合项目需求的模型。
3. 适配对齐与增强
精细化调整 选定模型后需要根据具体用例进行适配和优化确保生成内容与预期目标高度一致。将生成式模型适配到特定的领域、用例和任务非常重要。学习如何使用定制的数据集对多模态生成式 AI模型进行微调以满足你的业务目标。
此外随着这些生成式模型变得越来越像人类(重要的是它们要与人类的价值观和偏好对齐并且输出稳定)基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning FromHuman FeedbackRLHF)的技术以使的多模态生成式AI模型有用、诚实、无害(Helpful,Honest,and HarmlessHHH)。RLHF 是更广泛的研究领域--负责任的 AI的一个关键组成部分。
虽然生成式模型包含大量的信息和知识但它们通常需要使用最新的信息或业务的专有数据进行增强学习使用外部数据源或API进一步增强生成式模型的方法。
关键步骤
数据预处理清洗、标注数据集调整数据分布以符合模型训练需求。模型微调通过迁移学习或微调技术使模型更好地适应特定任务。内容对齐调整模型参数或引入外部知识库确保生成内容的质量、准确性和合规性。性能增强采用模型融合、超参数调优等技术提升模型性能和效率。
4. 评估
评估是验证生成式AI项目效果的重要环节包括定性和定量两个方面。为了正确地构建生成式AI应用程序你需要对模型进行大量迭代。所以建立明确的评估指标和基淮非常重要这有助于衡量微调的有效性。了解如何评估模型有助于在适配和对齐阶段衡量模型的改进情况特别是模型与业务目标和人类偏好的契合程度。
关键步骤
自动评估使用客观指标如BLEU、ROUGE等评估生成内容的准确性和流畅性。人工评估组织专家或用户进行主观评价评估内容的创意性、相关性和实用性。对比测试与竞品或传统方法进行比较验证项目的优势和不足。
5. 部署与集成
落地实施 将训练好的模型部署到实际环境中并与现有系统或应用进行集成。当最终拥有一个经过良好调整和对齐的生成式模型时就可以部署该模型以进行推理并将其集成到应用程序中。需要了解如何优化模型以进行理更好地利用计算资源减少推理延迟并更好地服务用户 使用 Amazon SageMaker endpoint部署模型该服务对基于AWS Inferentia 计算实例的生成式模型的推理任务进行了专门优化。SageMaker endpoint具有高度可扩展性、容错性和可定制性提供了灵活的部署和扩展选项如 A/B 测试、影子部署和自动伸缩是服务生成式模型的绝佳选择。
关键步骤
环境搭建配置服务器、数据库等基础设施确保满足模型运行要求。模型部署将模型转换为可部署的格式并部署到指定位置。系统集成将AI系统与业务流程、用户界面等集成确保顺畅交互。性能测试在真实环境中测试系统的稳定性和性能确保满足业务需求。
6. 监控
项目上线后持续的监控和反馈是保持系统高效运行的关键。与任何生产系统一样应该为生成式AI应用程序的所有组件设置适当的指标收集和监控系统。可以使用Amazon CloudWatch和Amazon CloudTrail 监控在 AWS上运行的生成式 AI应用程序从 AWS控制台或AWS软件开发工具包(SoftwareDevelopmentKitSDK)中访问并与每个 AWS 服务集成包括 Amazon Bedrock实现生成式 AI的全托管服务。
关键步骤
性能监控实时监控系统运行状态包括响应时间、吞吐量、错误率等指标。用户反馈收集用户反馈了解系统在实际应用中的表现和用户需求变化。模型迭代基于监控数据和用户反馈不断优化模型提升系统性能和用户体验。安全合规确保系统符合数据保护、隐私安全等法律法规要求。
总之生成式AI项目的全生命周期管理是一个复杂而系统的过程需要跨学科的知识和团队协作。本文详细探讨了生成式 AI 项目的生命周期包括从项目的启动、规划、执行到监控和收尾的各个阶段分析了每个阶段的关键活动、技术挑战和解决方案并以AWS云服务为例介绍旨在为从事生成式 AI 项目的团队提供全面的指导。
