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如何基于 Amazon Bedrock 构建电商评论分析(VOC)系统?

随着电商平台的快速发展,客户反馈(VOC)分析需求日益增加,传统数据分析方法难以高效处理海量非结构化数据。生成式人工智能技术能够自动理解和生成自然语言,高效处理海量非结构化文本,根据客户反馈生成智能洞察和个性化建议,大大提高了分析效率和洞察深度,为企业提供更精准的决策支持。这篇文章探讨了基于 Amazon Bedrock 实现 VOC 系统的业务价值、方案架构介绍和核心技术的实现与效果,以及利用该架构的生产优化建议。

结合 HSDP 及模型并行加速 Llama3 训练

本文分析模型并行库 SMPv2,其结合了PyTorch HSDP 和 Nvidia Transformer Engine,实现了基于张量并行的大型模型训练。SMPv2 在 SageMaker 体系上简化了繁琐的训练初始化配置,并支持与 PyTorch FSDP 的无缝集成,极大降低了开发复杂性。通过配置层次化分片、张量并行度等参数,SMPv2 可以在 Amazon P5 等高性能实例上实现高效的集群扩展性能,同时有效降低显存消耗,支持高效的大型基础模型训练。