Ein Unternehmen migriert ein großes Sprachmodell (LLM) vom On-Premises-Training zu Amazon SageMaker, um es in einem Live-Konversationssystem zu verwenden, das Kreditkartenanfragen in Echtzeit beantwortet. Welcher SageMaker-Ansatz sollte zum Trainieren und Bereitstellen des LLM verwendet werden?

Die korrekte Option ist die beste Wahl, da sie sowohl die Trainings- als auch die Bereitstellungsanforderungen erfüllt. SageMaker Training Compiler optimiert die Trainingszeit von LLMs erheblich, was bei großen Modellen entscheidend ist. SageMaker Real-Time Inference ist ideal für Echtzeit-Konversationssysteme, da es niedrige Latenzzeiten für sofortige Antworten auf Kreditkartenanfragen bietet. Die anderen Optionen sind weniger geeignet: Die Verwendung von Deep Learning-Containern für Large Model Inference ist primär für die Bereitstellung optimiert, nicht für das Training selbst. SageMaker Notebook Jobs sind für das Training geeignet, aber SageMaker Asynchronous Inference ist für Anwendungsfälle, die keine sofortige Antwort erfordern, wie z.B. Batch-Verarbeitung, und nicht für Echtzeit-Konversationen. SageMaker Studio ist eine IDE für Machine Learning, aber SageMaker Batch Transform ist für die Offline-Verarbeitung großer Datensätze gedacht, nicht für Echtzeit-Interaktionen.