在AWS上构建生成式AI和数据科学：开启智能新篇章！-优快云博客

在AWS上构建生成式AI和数据科学：开启智能新篇章！

data-science-on-aws 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dat/data-science-on-aws

项目概述

欢迎来到这个基于AWS的工作坊，它向您展示如何利用Amazon SageMaker和其他相关服务来构建、训练和部署生成式人工智能模型。通过一系列涵盖数据科学的实战实验室，包括大规模数据处理、模型微调、实时模型部署以及MLOps实践，我们将从生成式AI的角度探索这些主题。

本项目以亚马逊客户评论数据集为出发点，这一丰富的资源库包含约1.5亿条客户评论，非常适合展示SageMaker强大的分布式处理能力。随后，我们将使用HuggingFace的dialogsum数据集，该数据集包含大约15,000个对话及其摘要，用于构建基于FLAN-T5的自然语言处理（NLP）模型。

项目技术分析

这个工作坊利用了AWS的多项关键服务：

Amazon SageMaker - 一个全托管的机器学习服务，可用于构建、训练和部署模型。
Amazon Glue - 支持创建数据目录并进行ETL操作。
Amazon Athena - 对存储在S3上的非结构化数据进行交互式查询的服务。
SageMaker Processing Jobs 和 SageMaker Training Jobs - 分别用于数据预处理和模型训练的分布式计算任务。
SageMaker Pipelines - 实现端到端机器学习操作流程自动化。
Hugging Face - 提供大量预训练模型和工具库，用于自然语言处理任务。

此外，我们还将涉及参数高效微调（PEFT）技术如LoRA，以及强化学习与人类反馈（RLHF）的应用，以优化模型性能。

应用场景

这个项目不仅适用于数据科学家和技术团队，还在以下领域有广泛的应用潜力：

商业智能 - 利用模型对大量客户评论进行分析，提取关键信息和趋势。
客户服务 - 自动化对话总结，提高客服效率。
内容生成 - 自动生成新闻摘要或产品描述。
文本审核 - 使用RLHF进行模型校准，以生成无害且中立的文本。

项目特点

全面覆盖 - 从基础设置到高级技巧，涵盖了生成式AI和数据科学的全过程。
实战导向 - 每个部分都包含动手实践的Jupyter notebook，让您立刻动手操作。
扩展性强 - 适用于各种规模的数据集，可以轻松应用于您的实际项目。
云原生 - 基于AWS服务构建，充分利用云的优势，实现可伸缩性和灵活性。
MLOps集成 - 使用SageMaker Pipelines实现模型生命周期管理，简化模型部署和监控。

无论是初学者还是经验丰富的开发者，这个项目都能提供宝贵的学习资源。立即加入我们的工作坊，探索生成式AI与数据科学在AWS上的无限可能！对于想要深入研究的读者，我们还提供了由Chris Fregly、Antje Barth和Shelbee Eigenbrode合著的《生成式AI在AWS》和《数据科学在AWS》两本书作为参考。

项目链接: https://github.com/generative-ai-on-aws/ 图书链接: