Amazon Bedrock을 사용하여 맞춤형 학습 동반자 구축

저는 지금 석사 학위 과정에 있는데 매일 학습 시간을 줄일 수 있는 방법을 항상 찾고 싶었습니다. 짜잔! 내 솔루션은 다음과 같습니다. Amazon Bedrock을 사용하여 학습 동반자를 만드는 것입니다.

Amazon Bedrock을 활용하여 GPT-4 또는 T5와 같은 기초 모델(FM)의 성능을 활용할 것입니다.

이러한 모델은 양자 물리학, 기계 학습 등 석사 과정의 다양한 주제에 대한 사용자 질문에 답할 수 있는 생성 AI를 만드는 데 도움이 될 것입니다. 모델을 미세 조정하고, 고급 프롬프트 엔지니어링을 구현하고, 검색 증강 생성(RAG)을 활용하여 학생들에게 정확한 답변을 제공하는 방법을 살펴보겠습니다.

들어가보자!

1단계: AWS에서 환경 설정

먼저 AWS 계정이 Amazon Bedrock, S3 및 Lambda에 액세스하는 데 필요한 권한으로 설정되어 있는지 확인하세요(직불 카드를 넣어야 한다는 사실을 알게 된 후 힘들게 배웠습니다 :( ) . Amazon S3, Lambda, Bedrock과 같은 AWS 서비스를 사용하게 됩니다.

• 학습 자료를 저장할 S3 버킷 만들기
• 이를 통해 모델은 미세 조정 및 검색을 위한 자료에 액세스할 수 있습니다.
• Amazon S3 콘솔로 이동하여 새 버킷(예: "study-materials")을 생성합니다.

S3에 교육 콘텐츠를 업로드하세요. 내 경우에는 석사 과정과 관련된 내용을 추가하기 위해 합성 데이터를 만들었습니다. 필요에 따라 직접 생성하거나 Kaggle에서 다른 데이터세트를 추가할 수 있습니다.

[
    {
        "topic": "Advanced Economics",
        "question": "How does the Lucas Critique challenge traditional macroeconomic policy analysis?",
        "answer": "The Lucas Critique argues that traditional macroeconomic models' parameters are not policy-invariant because economic agents adjust their behavior based on expected policy changes, making historical relationships unreliable for policy evaluation."
    },
    {
        "topic": "Quantum Physics",
        "question": "Explain quantum entanglement and its implications for quantum computing.",
        "answer": "Quantum entanglement is a physical phenomenon where pairs of particles remain fundamentally connected regardless of distance. This property enables quantum computers to perform certain calculations exponentially faster than classical computers through quantum parallelism and superdense coding."
    },
    {
        "topic": "Advanced Statistics",
        "question": "What is the difference between frequentist and Bayesian approaches to statistical inference?",
        "answer": "Frequentist inference treats parameters as fixed and data as random, using probability to describe long-run frequency of events. Bayesian inference treats parameters as random variables with prior distributions, updated through data to form posterior distributions, allowing direct probability statements about parameters."
    },
    {
        "topic": "Machine Learning",
        "question": "How do transformers solve the long-range dependency problem in sequence modeling?",
        "answer": "Transformers use self-attention mechanisms to directly model relationships between all positions in a sequence, eliminating the need for recurrent connections. This allows parallel processing and better capture of long-range dependencies through multi-head attention and positional encodings."
    },
    {
        "topic": "Molecular Biology",
        "question": "What are the implications of epigenetic inheritance for evolutionary theory?",
        "answer": "Epigenetic inheritance challenges the traditional neo-Darwinian model by demonstrating that heritable changes in gene expression can occur without DNA sequence alterations, suggesting a Lamarckian component to evolution through environmentally-induced modifications."
    },
    {
        "topic": "Advanced Computer Architecture",
        "question": "How do non-volatile memory architectures impact traditional memory hierarchy design?",
        "answer": "Non-volatile memory architectures blur the traditional distinction between storage and memory, enabling persistent memory systems that combine storage durability with memory-like performance, requiring fundamental redesign of memory hierarchies and system software."
    }
]

2단계: 기초 모델에 Amazon Bedrock 활용

Amazon Bedrock을 시작한 후:

• Amazon Bedrock 콘솔로 이동하세요.
• 새 프로젝트를 만들고 원하는 기초 모델(예: GPT-3, T5)을 선택하세요.
• 사용 사례를 선택하세요. 이 경우에는 학습 동반자입니다.
• 미세 조정 옵션(필요한 경우)을 선택하고 미세 조정을 위한 데이터세트(S3의 교육 콘텐츠)를 업로드하세요.
• 재단 모델 미세 조정:

Bedrock은 데이터 세트의 기초 모델을 자동으로 미세 조정합니다. 예를 들어 GPT-3를 사용하는 경우 Amazon Bedrock은 교육 콘텐츠를 더 잘 이해하고 특정 주제에 대한 정확한 답변을 생성하도록 이를 조정합니다.

다음은 Amazon Bedrock SDK를 사용하여 모델을 미세 조정하는 빠른 Python 코드 조각입니다.

import boto3

# Initialize Bedrock client
client = boto3.client("bedrock-runtime")

# Define S3 path for your dataset
dataset_path = 's3://study-materials/my-educational-dataset.json'

# Fine-tune the model
response = client.start_training(
    modelName="GPT-3",
    datasetLocation=dataset_path,
    trainingParameters={"batch_size": 16, "epochs": 5}
)
print(response)

미세 조정된 모델 저장: 미세 조정이 끝나면 모델이 저장되고 배포할 준비가 됩니다. Amazon S3 버킷의 Fine-tuned-model이라는 새 폴더에서 찾을 수 있습니다.

3단계: 검색 증강 생성(RAG) 구현

1. Amazon Lambda 함수 설정:

• Lambda는 요청을 처리하고 미세 조정된 모델과 상호 작용하여 응답을 생성합니다.
• Lambda 기능은 사용자 쿼리를 기반으로 S3에서 관련 학습 자료를 가져오고 RAG를 사용하여 정확한 답변을 생성합니다.

답변 생성을 위한 Lambda 코드: 다음은 답변 생성을 위해 미세 조정된 모델을 사용하도록 Lambda 함수를 구성하는 방법에 대한 예입니다.

[
    {
        "topic": "Advanced Economics",
        "question": "How does the Lucas Critique challenge traditional macroeconomic policy analysis?",
        "answer": "The Lucas Critique argues that traditional macroeconomic models' parameters are not policy-invariant because economic agents adjust their behavior based on expected policy changes, making historical relationships unreliable for policy evaluation."
    },
    {
        "topic": "Quantum Physics",
        "question": "Explain quantum entanglement and its implications for quantum computing.",
        "answer": "Quantum entanglement is a physical phenomenon where pairs of particles remain fundamentally connected regardless of distance. This property enables quantum computers to perform certain calculations exponentially faster than classical computers through quantum parallelism and superdense coding."
    },
    {
        "topic": "Advanced Statistics",
        "question": "What is the difference between frequentist and Bayesian approaches to statistical inference?",
        "answer": "Frequentist inference treats parameters as fixed and data as random, using probability to describe long-run frequency of events. Bayesian inference treats parameters as random variables with prior distributions, updated through data to form posterior distributions, allowing direct probability statements about parameters."
    },
    {
        "topic": "Machine Learning",
        "question": "How do transformers solve the long-range dependency problem in sequence modeling?",
        "answer": "Transformers use self-attention mechanisms to directly model relationships between all positions in a sequence, eliminating the need for recurrent connections. This allows parallel processing and better capture of long-range dependencies through multi-head attention and positional encodings."
    },
    {
        "topic": "Molecular Biology",
        "question": "What are the implications of epigenetic inheritance for evolutionary theory?",
        "answer": "Epigenetic inheritance challenges the traditional neo-Darwinian model by demonstrating that heritable changes in gene expression can occur without DNA sequence alterations, suggesting a Lamarckian component to evolution through environmentally-induced modifications."
    },
    {
        "topic": "Advanced Computer Architecture",
        "question": "How do non-volatile memory architectures impact traditional memory hierarchy design?",
        "answer": "Non-volatile memory architectures blur the traditional distinction between storage and memory, enabling persistent memory systems that combine storage durability with memory-like performance, requiring fundamental redesign of memory hierarchies and system software."
    }
]

3. Lambda 함수 배포: 이 Lambda 함수를 AWS에 배포합니다. 실시간 사용자 쿼리를 처리하기 위해 API Gateway를 통해 호출됩니다.

4단계: API 게이트웨이를 통해 모델 노출

API 게이트웨이 생성:

API Gateway 콘솔로 이동하여 새 REST API를 생성하세요.
답변 생성을 처리하는 Lambda 함수를 호출하도록 POST 엔드포인트를 설정하세요.

API 배포:

API를 배포하고 AWS의 사용자 지정 도메인이나 기본 URL을 사용하여 공개적으로 액세스할 수 있도록 합니다.

5단계: 간소화된 인터페이스 구축

마지막으로 사용자가 학습 동반자와 상호 작용할 수 있는 간단한 Streamlit 앱을 구축합니다.

import boto3

# Initialize Bedrock client
client = boto3.client("bedrock-runtime")

# Define S3 path for your dataset
dataset_path = 's3://study-materials/my-educational-dataset.json'

# Fine-tune the model
response = client.start_training(
    modelName="GPT-3",
    datasetLocation=dataset_path,
    trainingParameters={"batch_size": 16, "epochs": 5}
)
print(response)

이 Streamlit 앱을 AWS EC2 또는 Elastic Beanstalk에서 호스팅할 수 있습니다.

모든 일이 잘 진행된다면 축하드립니다. 당신은 방금 공부 동반자를 만들었습니다. 이 프로젝트를 평가해야 한다면 합성 데이터에 대한 몇 가지 예를 더 추가하거나(응??) 내 목표에 완벽하게 부합하는 또 다른 교육 데이터 세트를 얻을 수 있습니다.

읽어주셔서 감사합니다! 어떻게 생각하는지 알려주세요!

위 내용은 Amazon Bedrock을 사용하여 맞춤형 학습 동반자 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!