Рафай спонсировал этот пост.
Ранее мы обсуждали, как построение чат-бота на основе тряпки для предприятия проложило путь для создания комплексной платформы Genai. Эта статья подчеркнула растущую потребность в предприятиях для разработки решений искусственного интеллекта, адаптированных к их конкретным потребностям.
По мере того, как ускоряется принятие искусственного интеллекта, организации сталкиваются с критическим решением: должны ли они полагаться на быстрое разработку для быстрых решений или инвестировать в модели с точной настройкой для более глубокой настройки?
Давайте рассмотрим различия между этими двумя подходами, учимся у ранних пользователей и наметим требования к инфраструктуре для точной настройки в масштабе.
Быстрое инженер и тряпку: быстрое начало в мире искусственного интеллекта
Обратная техника включает в себя создание точных подсказок ввода для направления крупных языковых моделей (LLMS), таких как GPT Openai или Claude’s Claude, не изменяя их архитектуру.
Оперативная инженерия
В сочетании с поколением из поиска (RAG), которая интегрирует внешние базы знаний, этот подход динамически обогащает выходы модели, что делает его экономически эффективным и адаптируемым решением.
Быстрое проектирование + тряпичные преимущества быстрой инженерии и тряпки
Скорость и простота: Быстрее реализовать с минимальными техническими накладными расходами.
Адаптируемость: Эффективно для общих вариантов использования и общих задач.
Снижение затрат: Нет необходимости в сложной инфраструктуре или модельной подготовке. Проблемы и ограничения
Знание отсечки: Предварительные модели могут не иметь актуальной информации.
Ограниченная настройка: Модели борются с нишевыми или запатентованными задачами.
Риски конфиденциальности данных: Использование конфиденциальных данных в подсказках может раскрыть интеллектуальную собственность.
В то время как быстрое инженерное проектирование идеально подходит для общих приложений, специализированные рабочие процессы искусственного интеллекта часто требуют более надежных решений. Здесь сияет точная настройка.
Тонкая настройка: разблокировка модели настройки
Точная настройка включает в себя переподготовку базовой модели с использованием специфичных для домена наборов данных и настройки весов модели, чтобы лучше соответствовать уникальным рабочим процессам. Этот процесс позволяет организациям повысить производительность модели для специализированных задач, предлагая непревзойденное управление и настройку.
Тонкие ключевые преимущества тонкой настройки
Повышенная точность: Аптированные модели работают лучше на проприетарных наборах данных.
Полный контроль: Точная настройка обеспечивает более глубокий контроль над поведением модели и выходами.
Специализация: Идеально подходит для отраслевых или проприетарных вариантов использования. Общие методы точной настройки
Продолжение предварительной подготовки (CPT): Расширяет базовую модель обучения с помощью пользовательских наборов данных.
Настраиваемая тонкая настройка (SFT): Использует помеченные пары приглашенного ответа для оптимизации для конкретной задачи.
Подкрепление обучения от обратной связи человека (RLHF): Выравнивает выходы с человеческими предпочтениями для нюансированных результатов. Почему тонкая настройка становится популярной
Точная настройка становится все более популярной, поскольку предприятия осознают свой потенциал для достижения лучших результатов путем настройки моделей ИИ для их конкретных потребностей. Речь идет не только о том, чтобы иметь доступ к графическим процессорам-это то, чтобы получить максимальную отдачу от проприетарных данных с новыми инструментами, которые облегчают точную настройку.
Вот почему тонкая настройка набирает обороты:
Лучшие результаты с проприетарными данными: Точная настройка позволяет предприятиям обучать модели на своих собственных данных, делая ИИ гораздо более точным и актуальным для их конкретных задач. Это приводит к лучшим результатам и реальной ценности для бизнеса.
Легче, чем когда -либо прежде: Такие инструменты, как библиотеки с открытым исходным кодом, Pytorch и Tensorflow от Heging Face, а также облачные сервисы сделали точную настройку более доступной. Эти рамки упрощают процесс, даже для команд без глубокого опыта ИИ.
Улучшенная инфраструктура: Растущая доступность мощных графических процессоров и облачных решений значительно облегчила настройку и запуск тонкой настройки в масштабе.
В то время как тонкая настройка открывает дверь для более индивидуального искусственного интеллекта, она требует тщательного планирования и правильной инфраструктуры для успеха.
Путешествие по разработке ИИ: от графических процессоров до тонких моделей
Разработка тонко настроенных моделей ИИ-это многоэтапный процесс, который начинается с обеспечения правильной инфраструктуры. Ниже приведена пошаговая дорожная карта.
Шаг 1: Закупка графических процессоров
Защита графических процессоров является основой развития ИИ. Организации часто используют программу NVIDIA Cloud Partner (NCP), поставщики облачных графических процессоров или платформы, такие как AWS.
Пример: Технологическая компания, ABC Corp, решила закупить графические процессоры для поддержки своих растущих инициатив в области ИИ, включая выполнение сложных моделирования, ускорение экспериментов по машинному обучению и обеспечение точной настройки моделей для проприетарных вариантов использования. Создавая внутренний центр обработки данных ИИ, он гарантировал, что он обладает гибкостью и ресурсами, необходимыми для различных проектов искусственного интеллекта, сохраняя при этом контроль над конфиденциальной информацией.
Шаг 2: Настройка инфраструктуры GPU
После обеспечения графических процессоров следующим шагом является настройка инфраструктуры. Инструменты и платформы автоматизации упрощают такие задачи, как управление кластерами, настройка и развертывание сервера, что облегчает эффективное потребление и масштабирование ресурсов графических процессоров.
Пример: ИТ -администраторы в ABC Corp использовали инструменты автоматизации для эффективного развертывания и управления своими кластерами GPU. Этот оптимизированный процесс позволил их командам начать экспериментировать с моделями гораздо раньше.
Шаг 3: Строительство слоя оркестровки
Эффективное управление ресурсами GPU требует оркестровного уровня. Этот слой выделяет способность графического процессора на основе потребностей разработчика. Например, решение Rafay GPU PAAS позволяет ИТ-администраторам создавать профили графических процессоров для команд, обеспечивая беспрепятственный доступ самообслуживания.
Пример: ИТ -команда в ABC Corp настроила профили графических процессоров с использованием платформы оркестровки. Когда ученым-ведущим данным нужен был экземпляр 4-GPU или 2-GPU для проекта, он был представлен мгновенно, что позволило команде продолжаться без задержек.
Шаг 4: тонкая настройка и разработка модели
Как только инфраструктура будет настроена, команды искусственного интеллекта могут сосредоточиться на реальной работе: точная настройка и строительство моделей. Общественные облачные платформы, такие как AWS Bedrock и Azure AI, и решения для частных облаков, такие как Rafay, предоставляют удобные для пользователя среды, которые облегчают разработчикам эффективно экспериментировать, тренировать и развертывать модели.
Эти платформы позволяют конечным пользователям, таким как инженеры данных и инженеры по машинному обучению использовать тонкие модели для своих ежедневных задач, стимулирования инноваций и производительности.
Пример: Ученый из данных в ABC Corp загрузил набор данных, специфичный для домена, на платформу с тонкой настройкой, адаптируя большую языковую модель для уникальных требований компании. Это привело к модели, которая обеспечивала превосходную точность и улучшил результаты для их бизнес -приложений.
Заключение
Поскольку предприятия ускоряют их внедрение искусственного интеллекта, выбор между быстрой инженерией и точной настройкой окажет значительное влияние на их успех. В то время как Rimple Engineering обеспечивает быстрое и экономически эффективное решение для общих задач, тонкая настройка раскрывает весь потенциал ИИ, что обеспечивает превосходную производительность на проприетарных данных.
От защиты графических процессоров до моделей с тонкой настройкой, путешествие является сложным, но организации могут упростить его с помощью правильной инфраструктуры и инструментов.
В будущих статьях мы подробно рассмотрим методы тонкой настройки, предоставляя действенную информацию для предприятий на каждом этапе их путешествия по ИИ.
Если вы ищете решения для поддержки ваших инициатив в области искусственного интеллекта, Rafay поддерживает предприятия по ключевым этапам путешествия AI — от настройки инфраструктуры с решением Rafay’s Bare Metal, управления ресурсами графических процессоров с PAAS Rafay PAASВ Для точной настройки и развертывания моделей с использованием платформы Rafay Genai.
Платформа Cloud Automation Rafay предоставляет решение для команд платформ, которые хотят создать автоматизированные рабочие процессы облачной инфраструктуры самообслуживания, включающие в себя ограждения, что позволяет командам платформы позволить любому, кто зависит от быстрого доступа к облачной инфраструктуре, быстро двигаться с золотыми путями. Узнайте больше последних из Rafay Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Rajat Tiwari является старшим инженером -программистом в Rafay Systems, с большим интересом к пространственному и облачной инфраструктуре Genai/ML. До прихода в Rafay Systems он был инженером -программистом в Citrix Systems, где он внес свой вклад в разработку … Подробнее от Rajat Tiwari
