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:

1)       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。

2)       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。

3)       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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