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使用AWS Lambda部署无服务器的Hugging Face大语言模型
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍如何构建类似ChatGPT的对话应用，使用Hugging Face的预训练语言模型并部署在AWS上。用户通过React界面提交问题，模型在AWS SageMaker中训练并作为推理端点部署，AWS Lambda函数处理用户请求与SageMaker端点之间的交互。
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关键要点
- 本文介绍如何构建类似ChatGPT的对话应用，使用Hugging Face的预训练语言模型并部署在AWS上。
- 用户通过React界面提交问题，模型在AWS SageMaker中训练并作为推理端点部署。
- AWS Lambda函数处理用户请求与SageMaker端点之间的交互。
- 在AWS SageMaker中使用Jupyter notebook准备机器学习模型，训练后部署为推理端点。
- 创建AWS Lambda函数作为用户请求与SageMaker端点之间的桥梁。
- Lambda函数接收并处理输入，转发查询到SageMaker端点，并返回模型的响应给用户。
- Lambda函数需要正确的IAM角色以安全地与SageMaker交互，需授予必要权限。
- 可以使用Hugging Face的现成模型加速部署，而不是从头开始训练模型。
- 简单的React应用作为用户界面，用户输入问题，查询通过Lambda函数发送。
- React应用可以在GitHub Pages上免费发布，或使用AWS进行更多自定义，但可能会产生费用。
- 克隆代码库的命令为：git clone https://github.com/ife-gsaola/hugging-face-llm.git
❓
延伸问答
如何在AWS上部署Hugging Face的语言模型？
可以在AWS SageMaker中使用Jupyter notebook准备和训练模型，然后将其部署为推理端点。
AWS Lambda在这个应用中起什么作用？
AWS Lambda函数作为用户请求与SageMaker端点之间的桥梁，处理输入并转发查询。
如何创建与SageMaker交互的IAM角色？
Lambda函数需要正确的IAM角色，授予必要权限以安全地与SageMaker交互，具体配置可参考AWS文档。
可以使用哪些现成的模型来加速部署？
可以使用Hugging Face的现成模型，这样可以避免从头开始训练模型。
如何构建用户界面以提交问题？
可以使用简单的React应用，用户输入问题后，查询通过Lambda函数发送到SageMaker。
如何将React应用发布到GitHub Pages？
React应用可以通过GitHub Pages免费发布，用户可以访问该应用。
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