Amazon SageMaker 上的 Baichuan2 模型微调及部署（一）微调部分
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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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Q&A
Baichuan2模型的预训练数据量是多少？
Baichuan2模型在2.6万亿Tokens的语料上进行预训练。
如何在Amazon SageMaker上微调Baichuan2模型？
在SageMaker上微调Baichuan2模型需要准备预训练模型和训练数据，构建训练代码，并选择微调方法。
Baichuan2模型有哪些版本？
Baichuan2模型有Base和Chat版本，Chat版本经过指令微调和RLHF。
在微调Baichuan2模型时需要注意哪些超参数？
需要注意的超参数包括每个设备的训练批大小、梯度累积步数和模型最大长度等。
使用SageMaker进行微调时推荐的实例类型是什么？
推荐使用g5.48xlarge或p4d.24xlarge实例进行微调。
Baichuan2模型的微调性能对比结果如何？
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存在差异。
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