大規模言語モデル（LLM）は様々な自然言語処理タスクにおいて顕著な成功を収めていますが、特定の領域やタスクに対する一般化は必ずしも容易ではありません。
ユニークな使用事例に合わせてLLMをカスタマイズし、特定のデータセットやタスクでのパフォーマンスを向上させることが求められます。
このカスタマイズは、プロンプトエンジニアリングや検索強化生成(RAG)、ファインチューニングを用いて実施されます。
この記事では、Amazon SageMakerとMLflowを利用してLLMのファインチューニングによるカスタマイズ方法を詳しく解説します。
データ準備からモデルデプロイまでを追跡し、実験を管理しやすくするためにMLflowを活用する方法や、Pythonコードを用いたデータ準備やモデルのファインチューニング、モデルパフォーマンスの評価を自動化するSageMaker Pipelinesの作成方法について説明します。
マネージドMLflowを用いて簡単にモデルを比較、評価し、最適なモデルを選択してAmazon SageMakerへの登録とデプロイを行うプロセスには、データサイエンティストや機械学習エンジニアが直面する複雑さを軽減する工夫がされています。
さらに、サンプルコードがGitHubリポジトリに提供されており、ファインチューニングから評価、デプロイメントのワークフローが示されています。
無駄なコストをかけずに済むよう、リソースのクリーンアップ方法についても解説しています。
出典 : LLM experimentation at scale using Amazon SageMaker Pipelines and MLflow https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/llm-experimentation-at-scale-using-amazon-sagemaker-pipelines-and-mlflow/