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在 Amazon SageMaker 上使用 AWS Inferentia2 和 AWS Trainium 以最低成本实现高性能的生成式人工智能推理
原文中文，约10000字，阅读约需24分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Amazon SageMaker和LMI容器在AWS Inferentia2上部署生成式人工智能模型GPT4ALL-J。作者演示了如何使用DJLServing和transformers-neuronx加载模型、对模型进行分区和提供服务。Inf2实例提供了在AWS上运行生成式人工智能模型的最具成本效益的方式。
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关键要点
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生成式人工智能模型的兴起带来了高昂的推理成本和对计算资源的需求。
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Amazon SageMaker 现在支持基于 AWS Inferentia2 和 AWS Trainium 的实例，以托管生成式人工智能模型。
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ml.inf2 实例提供低成本的高性能生成式人工智能模型推理。
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使用 SageMaker 可以实现文本摘要、代码生成、图像生成等多种机器学习应用。
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AWS Neuron SDK 用于在 AWS Inferentia 和 Trainium 实例上运行深度学习工作负载。
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transformers-neuronx 库支持将模型的大型权重矩阵分片到多个 NeuronCore 上。
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SageMaker LMI 容器使用 DJLServing 和 transformers-neuronx 集成，支持模型并行化。
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可以通过无代码或自定义脚本的方式使用 LMI 容器托管大型语言模型。
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动态批处理功能提高了推理请求的吞吐量。
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示例展示了如何在 SageMaker 上部署 GPT4ALL-J 模型，提供了完整的代码示例和步骤。
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