Databricks
·
使用Mosaic AI模型服务对微调的Llama模型进行批量推理
💡
原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
📝
内容提要
构建可扩展的生成式AI解决方案需要可靠的LLM端点。Databricks提供支持多种Llama模型的Provisioned Throughput端点，NVIDIA的Nemotron 70B模型在基准测试中表现优异。用户可通过Databricks托管模型，创建批量推理管道，生成新闻摘要，并利用MLflow评估摘要质量，确保内容高质量发布。
🎯
关键要点
- 构建可扩展的生成式AI解决方案需要可靠的LLM端点。
- Databricks提供支持多种Llama模型的Provisioned Throughput端点。
- NVIDIA的Nemotron 70B模型在基准测试中表现优异。
- 用户可以通过Databricks托管模型，创建批量推理管道。
- 生成新闻摘要并利用MLflow评估摘要质量，确保内容高质量发布。
- 创建Provisioned Throughput端点需要将模型注册到MLflow。
- 使用Databricks Volumes可以自动扩展存储空间。
- ai_query功能简化了批量推理的复杂性，支持并行处理。
- MLflow.evaluate()功能简化了LLM性能评估，支持自定义评估指标。
- 评估结果可以记录在实验运行中，并写入Unity Catalog以便后续查询。
➡️
