关键字: [SageMaker Pipelines, Foundation Model Evaluation, Sagemaker Pipelines, Large Language Models, Model Selection, Factual Knowledge Score]
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导读
在这场演讲中,演讲者探讨了如何在 SageMaker Pipeline 中利用 FM 评估库来大规模评估大型语言模型。她阐释道,FM 评估库有助于在 LLM 开发和部署生命周期中做出明智的选择,包括模型选择、微调、成本降低和治理。该演讲重点介绍了如何使用 SageMaker Pipelines 构建管道,以评估单个或多个 LLM,包括微调后的模型,并根据事实知识分数、成本和延迟等指标对它们的性能进行比较。演讲者演示了设置管道来评估诸如 LLaMa、Falcon 和微调后的 LLaMa 等模型的过程,并展示了如何从 S3 存储桶中访问评估结果。
演讲精华
单模型评估管线和多模型评估管线。单模型评估管线包括数据处理步骤、模型部署步骤和模型评估步骤,用于评估单个模型的性能。多模型评估管线则包括数据处理、多个模型部署(如LLaMa 7B、Falcon 7B和经过微调的LLaMa 7B)、对这些模型进行评估,并根据评估结果选择表现最佳的模型。在多模型评估管线中,还包括对LLaMa模型进行微调的步骤。
在演示过程中,Emily展示了如何查看管线执行详情、日志和评估结果。对于单模型评估管线,她在S3存储桶中查看了评估结果的HTML文件,其中显示该模型的事实知识分数为0.59。对于多模型评估管线,Emily展示了如何查看每个模型的评估结果,包括LLaMa 7B、Falcon 7B和经过微调的LLaMa 7B模型。日志文件列出了每个模型的端点名称、模型版本、评估配置和事实知识分数值,如LLaMa 7B模型的事实知识分数为0.59,而经过微调的LLaMa 7B模型的事实知识分数更高,达到了0.79。她还介绍了如何修改YAML文件来添加更多模型和微调作业,以实现大规模评估,如评估50个模型或运行数十个微调作业。
最后,Emily总结了本视频的内容,即在SageMaker Pipelines中设置基础模型评估,以满足客户需求并实现大规模语言模型评估。这包括评估在SageMaker中托管的模型,如SageMaker Jumpstart中的模型,以及自定义模型和运行器。她还提到,在下一个视频中,将介绍如何为FM评估库引入自己的数据集、模型和评估指标。通过这种方式,客户可以快速、高效地评估和比较不同的大型语言模型,选择最适合自己需求的模型,从而加快模型的开发和部署过程,降低成本,提高效率。
总结
该视频提供了一份全面的指南,阐述了如何在SageMaker Pipelines中利用FM评估库来简化大型语言模型(LLM)的评估过程。视频强调了LLM评估在整个模型开发和部署生命周期中做出明智决策的重要性。主要内容包括:
- 视频解释了MLOps生命周期,模型在开发环境中构建,随后推广至测试和生产环境,最终部署供客户使用,并强调了MLOps在简化该过程中的作用。
- 它介绍了一个开源项目,该项目可在SageMaker Pipelines内运行FM eval库,允许同时评估多个模型,包括微调后的模型,并促进对新基础模型的快速测试。
- 视频演示了两种管道:单模型评估管道和多模型评估管道,包括微调,展示了如何使用YAML文件和Python笔记本配置和运行这些管道。
最后,视频强调了该方法的可扩展性和灵活性,可评估大量模型和微调作业,并且能够结合自定义数据集、模型和FM eval的评估指标,使组织能够在LLM开发和部署过程中做出明智的决策。
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