generative ai falcon 40b instruct notebooks

สมุดบันทึกการปรับแต่งรูปแบบภาษาขนาดใหญ่

พื้นที่เก็บข้อมูลนี้จัดเก็บโน้ตบุ๊กวิศวกรรม AI รุ่นกำเนิดที่แสดงให้เห็นถึงวิธีการใช้ Amazon Sagemaker JumpStart SDK เพื่อปรับแต่งรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) โน้ตบุ๊กแสดงโดยใช้ตัวแปรโมเดล Falcon วิธีการใช้ระดับพื้นฐานของการปรับแต่งการอนุมานพื้นฐานเช่น: กลยุทธ์การถอดรหัสเทคนิคการแจ้งเตือนและการสร้างการเรียกคืน สมุดบันทึกได้รับการออกแบบให้ง่ายต่อการปรับใช้และติดตามทำให้พวกเขาเป็นทรัพยากรที่ดีสำหรับการเรียนรู้เกี่ยวกับการปรับแต่งการอนุมาน LLM

สมุดบันทึกสตูดิโอ Amazon Sagemaker ต่อไปนี้มีอยู่ในที่เก็บนี้:

• LLM-Custom-Decoding-Falcon40B-G5.ipynb แสดงให้เห็นถึงวิธีการสร้างข้อความโดยใช้กลยุทธ์การถอดรหัสที่แตกต่างกันกับ Amazon Sagemaker JumpStart SDK และ Falcon-40B-Instruct
• LLM-Custom-Prompting-Falcon40B.ipynb แสดงให้เห็นถึงวิธีการสร้างข้อความโดยใช้เทคนิคการแจ้งเตือนทางวิศวกรรมด้วย Amazon Sagemaker JumpStart SDK และรุ่น Falcon-40B
• LLM-Custom-RAG-Kendra-Falcon40B.ipynb แสดงให้เห็นถึงวิธีการใช้ sagemaker และ boto3 SDKs เพื่อสร้างข้อความโดยใช้รูปแบบการดึง (RAG) โน้ตบุ๊กใช้การค้นหาความหมายโดยใช้ Amazon Kendra Enterprise Search Service รูปแบบภาษาที่ใช้สำหรับการสร้างข้อความคือ Falcon-40b-Instruct

หากต้องการเปิดสมุดบันทึก Jupyter โดยใช้ Amazon Sagemaker ให้พิจารณาสองขั้นตอนด้านล่าง:

1. สร้างหรือเปิดสมุดบันทึกสตูดิโอ Amazon Sagemaker
2. โคลนพื้นที่เก็บข้อมูล Git นี้ใน Amazon Sagemaker Studio

ความปลอดภัย

ดูข้อมูลเพิ่มเติม

ใบอนุญาต

ห้องสมุดนี้ได้รับใบอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต MIT-0 ดูไฟล์ใบอนุญาต