亞馬遜云科技宣布與Hugging Face進(jìn)一步合作，以加速對大語言模型和視覺模型的訓(xùn)練、精調(diào)和部署，促進(jìn)生成式AI應(yīng)用的創(chuàng)建。生成式AI應(yīng)用可以執(zhí)行各種任務(wù)，包括文本摘要、問題回答、代碼生成、圖像創(chuàng)建以及撰寫論文和文章。

亞馬遜云科技在生成式AI創(chuàng)新方面擁有深厚歷史。例如，亞馬遜使用AI技術(shù)為Amazon Alexa用戶提供對話體驗(yàn)，每周用戶互動次數(shù)達(dá)到數(shù)十億次，同時也越來越多地使用生成式AI來支持新體驗(yàn)，如“??Create with Alexa??”功能。此外，作為亞馬遜搜索（Amazon Search）的一個小組，M5可以幫助亞馬遜各地團(tuán)隊(duì)將大模型應(yīng)用到他們的應(yīng)用程序中，并訓(xùn)練大模型以提升??Amazon.com網(wǎng)站的搜索結(jié)果??。亞馬遜云科技持續(xù)在機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的所有領(lǐng)域中創(chuàng)新，包括基礎(chǔ)設(shè)施、??Amazon SageMaker??相關(guān)工具和開箱即用的AI服務(wù)，比如??Amazon CodeWhisperer??，它嵌入到程序員使用的IDE中，通過注釋來生成建議代碼，以提高開發(fā)人員的生產(chǎn)力。為加速機(jī)器視覺與大語言模型的訓(xùn)練和推理，亞馬遜云科技還推出了自研訓(xùn)練芯片 ??Amazon Trainium??與推理芯片??Amazon Inferentia??。

Hugging Face之所以選擇亞馬遜云科技作為首選云供應(yīng)商，是因?yàn)樗峁┝遂`活、可選的全球領(lǐng)先性能工具，例如Amazon SageMaker、??Amazon Trainium??和??Amazon Inferentia??，滿足了Hugging Face模型訓(xùn)練、精調(diào)和部署需求。依賴于此，開發(fā)人員使用Hugging Face可以輕松優(yōu)化性能并降低成本，從而更快地將生成式AI應(yīng)用投入到生產(chǎn)環(huán)境。

“AI的未來已經(jīng)到來，但并非每個人都能平等享用AI。”Hugging Face首席執(zhí)行官Clement Delangue表示，“可訪問性和透明性是以明智和負(fù)責(zé)任的方式使用這些新功能，從而共享成果和創(chuàng)造新工具的關(guān)鍵。Amazon SageMaker和亞馬遜云科技定制芯片會幫助我們的團(tuán)隊(duì)和更大的機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)，將最新研究成果轉(zhuǎn)化為人人都可構(gòu)建的、公開的可復(fù)制模型?！?/span>

高性能且兼具成本效益的生成式AI

大語言模型和視覺模型的構(gòu)建、訓(xùn)練和部署是一個昂貴且耗時的過程，需要深厚的機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識的支持。這兩類模型非常復(fù)雜，可能包含數(shù)千億個參數(shù)，因此在很大程度上，許多開發(fā)人員無法使用生成式AI。

為了彌補(bǔ)這一差距，Hugging Face與亞馬遜云科技建立合作，讓開發(fā)人員更易通過訪問亞馬遜云科技的服務(wù)，來應(yīng)用部署Hugging Face模型，尤其是那些生成式AI模型。這樣做的好處是：可以更快地訓(xùn)練與擴(kuò)展低延遲和高通量的推理任務(wù)。例如，由??Amazon Trainium??支持的Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Trn1實(shí)例提供了更快的訓(xùn)練時間，與基于GPU的實(shí)例相比，可節(jié)省高達(dá)50%的訓(xùn)練成本。而由最新一代??Amazon Inferentia??芯片支持的Amazon EC2 Inf2實(shí)例，旨在部署最新一代大語言模型和視覺模型。相比Inf1實(shí)例，Inf2 實(shí)例吞吐量提升了4倍，延遲降低了10倍。Amazon SageMaker為ML提供工具和工作流，開發(fā)人員可以通過Amazon SageMaker等托管服務(wù)使用Amazon Trainium和Amazon Inferentia，亦或在Amazon EC2上自行管理。

“生成式AI蘊(yùn)藏著改變整個行業(yè)的巨大潛力，但其成本和所需的專業(yè)知識使該技術(shù)無法為除少數(shù)公司之外的所有公司所用?！眮嗰R遜云科技首席執(zhí)行官Adam Selipsky表示，“Hugging Face和亞馬遜云科技讓用戶更易訪問流行的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以最高的性能和最低的成本創(chuàng)建自己的生成式AI應(yīng)用。此次合作充分說明，生成式AI公司和亞馬遜云科技的合作可以讓更多客戶對創(chuàng)新技術(shù)觸手可及?！?/span>

即刻開始使用?

客戶可以通過三種方式在亞馬遜云科技平臺上調(diào)用Hugging Face模型，如使用SageMaker ??JumpStart??、??Hugging Face亞馬遜云科技深度學(xué)習(xí)容器（ DLC）??，或者根據(jù)教程將已有模型部署到Amazon Trainium或Amazon Inferentia。Hugging Face DLC包含了優(yōu)化的transformer、數(shù)據(jù)集和標(biāo)記器庫，使用戶將大規(guī)模地精調(diào)和部署生成式AI應(yīng)用程序的時間從幾周縮短到幾小時，并且只需極少的代碼更改。SageMaker JumpStart和Hugging Face DLC在提供Amazon SageMaker服務(wù)的??所有區(qū)域??上均可使用，無需額外費(fèi)用。閱讀??文檔??或者參與??論壇??討論（??discussion forum??）以了解更多信息，或立即使用??示例??上手學(xué)習(xí)（ ??sample notebooks??）。