亚马逊AWS官方博客
·
在 Amazon EKS 上部署 Gen AI 模型
💡
原文中文，约13500字，阅读约需32分钟。
📝
内容提要
生成式人工智能（GenAI）正在改变企业运作方式，加快创新步伐。本文介绍了在Amazon EKS上构建生成式人工智能系统的例子，使用JARK Stack工具栈部署稳定的Diffusion模型的架构。
🎯
关键要点
- 生成式人工智能（GenAI）正在改变企业运作方式，加快创新步伐。
- Amazon EKS 是一项托管的 Kubernetes 服务，支持大语言模型的微调和部署。
- Amazon EKS 的可扩展性和定制化功能使其成为密集型人工智能工作负载的理想选择。
- Gen AI 模型通过创建基础模型克服了传统人工智能模型开发的瓶颈。
- JARK Stack 是一个新兴的工具栈，包括 JupyterHub、Argo Workflows、Ray 和 Kubernetes。
- Argo Workflows 用于协调并行作业，支持模型微调的流水线。
- Ray 是一个开源分布式计算框架，用于加速生成模型的训练。
- Kubernetes 提供了高可用性和容错性，确保 Gen AI 模型的运行和扩展。
- 通过 Dreambooth 微调 Stable Diffusion 模型，可以生成个性化的图像。
- 使用 Hugging Face 的 Accelerate 和 Diffusers 库简化模型训练和微调过程。
- 部署模型的步骤包括下载代码、部署 Amazon EKS、微调模型和提供服务。
- 清理资源时可执行 cleanup.sh 脚本，删除创建的基础设施。
- AWS 提供了多种机器学习解决方案，支持 GenAI 的快速发展和创新。
➡️
