Amazon SageMaker 학습 작업에서 veRL과 Ray를 사용하여 CodeFu-7B 훈련하기

이 게시물에서는 Amazon SageMaker 학습 작업에서 veRL과 Ray를 사용하여 경쟁 프로그래밍을 위한 특수화된 70억 개 파라미터 모델인 CodeFu-7B를 훈련하는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 데이터 준비, 분산 훈련 설정 및 종합적인 관측성을 다루며, 이 통합된 방법이 복잡한 강화 학습 훈련 작업에 대해 계산 규모와 개발자 경험을 모두 제공하는 방법을 소개합니다.

Hugging Face와 Amazon SageMaker AI로 LLM Feine-Tuning 규모 확장

기업 LLM fine-tuning을 효율적이고 확장 가능한 솔루션으로 변화시키는 방법을 소개하며, 도메인 특화 응용 프로그램에서 더 나은 모델 성능을 달성하기 위한 것.

AWS Deep Learning Containers를 사용하여 Amazon EKS에서 분산 학습 클러스터 구성 및 확인하기

Amazon EKS에서 분산 학습 시 발생할 수 있는 구성 오류를 방지하기 위해 필요한 구성 요소를 시작하고 적절한 구성을 확인하는 체계적 접근 방법을 소개합니다. 이 게시물에서는 DLC를 사용하여 대규모 모델을 학습하기 위한 EKS 클러스터를 설정하고 확인하는 단계를 안내합니다.

아마존 세이지메이커 AI에서 Flower 프레임워크를 활용한 연합 학습으로 강화된 사기 탐지

금융 기관이 확장 가능하고 개인정보 보호를 우선시하는 사기 탐지 시스템을 구축하는 데 세이지메이커와 연합 학습이 어떻게 도움이 되는지 탐구한다.