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Amazon SageMaker 上的 Baichuan2 模型微调及部署（一）微调部分
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原文中文，约10500字，阅读约需25分钟。
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内容提要
自2022年底以来，生成式人工智能（GenAI）技术成为最具创新力的技术之一，Meta的LLaMA和国内的中文开源模型Baichuan、Qwen、ChatGLM等在短时间内涌现。本文介绍了如何利用Amazon SageMaker微调和部署Baichuan2模型，包括准备工作、模型微调和SageMaker Training Job相关代码。文章还提供了微调性能对比和系列博客链接。
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关键要点
- 自2022年底，生成式人工智能技术成为创新力强的技术之一，涌现出多个开源模型。
- Baichuan2是百川智能推出的新一代开源大语言模型，基于2.6万亿Tokens的语料进行预训练。
- Baichuan2模型有Base和Chat版本，Chat版本经过指令微调和RLHF。
- 使用Amazon SageMaker进行Baichuan2模型微调的步骤包括准备工作、构建训练代码和微调方法。
- 准备工作包括下载预训练模型和训练数据，并上传至S3。
- SageMaker Training Job需要相关代码，包括fine-tune.py、ds_config.json、requirements.txt等。
- 微调方法包括全量微调和LoRA微调，用户可根据需求选择。
- 训练时需注意超参数设置，如每个设备的训练批大小和梯度累积步数。
- 启动训练时需定义实例类型和数量，推荐使用g5.48xlarge或p4d.24xlarge实例。
- 微调性能对比显示不同微调方法和模型大小下的训练时长和Loss。
- 文章提供了系列博客链接，进一步探讨Baichuan2模型的微调和部署。
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