Erstellen eines personalisierten Studienbegleiters mit Amazon Bedrock

Ich befinde mich gerade in meinem Masterstudiengang und wollte schon immer Wege finden, meine Lernstunden jeden Tag zu reduzieren. Voila! Hier ist meine Lösung: Erstellen eines Lernbegleiters mit Amazon Bedrock.

Wir werden Amazon Bedrock nutzen, um die Leistungsfähigkeit von Foundation-Modellen (FMs) wie GPT-4 oder T5 zu nutzen.

Diese Modelle werden uns helfen, eine generative KI zu erstellen, die Benutzeranfragen zu verschiedenen Themen in meinem Masterstudiengang wie Quantenphysik, maschinelles Lernen und mehr beantworten kann. Wir werden untersuchen, wie wir das Modell verfeinern, fortschrittliches Prompt-Engineering implementieren und Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzen können, um den Schülern genaue Antworten zu geben.

Lasst uns loslegen!

Schritt 1: Einrichten Ihrer Umgebung auf AWS

Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihr AWS-Konto mit den erforderlichen Berechtigungen für den Zugriff auf Amazon Bedrock, S3 und Lambda eingerichtet ist (das musste ich erst auf die harte Tour erfahren, als ich herausfand, dass ich meine Debitkarte eingeben musste :( ) . Sie arbeiten mit AWS-Diensten wie Amazon S3, Lambda und Bedrock.

• Erstellen Sie einen S3-Bucket zum Speichern Ihrer Lernmaterialien
• Dadurch kann das Modell auf Materialien zur Feinabstimmung und zum Abrufen zugreifen.
• Gehen Sie zur Amazon S3-Konsole und erstellen Sie einen neuen Bucket, z. B. „Studienmaterialien“.

Lerninhalte auf S3 hochladen. In meinem Fall habe ich synthetische Daten erstellt, um sie hinzuzufügen, die für mein Masterstudium relevant sind. Sie können basierend auf Ihren Anforderungen eigene Datensätze erstellen oder andere Datensätze von Kaggle hinzufügen.

[
    {
        "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."
    }
]

Schritt 2: Nutzen Sie Amazon Bedrock für Foundation-Modelle

Starten Sie dann Amazon Bedrock:

• Gehen Sie zur Amazon Bedrock-Konsole.
• Erstellen Sie ein neues Projekt und wählen Sie Ihr gewünschtes Fundamentmodell aus (z. B. GPT-3, T5).
• Wählen Sie Ihren Anwendungsfall, in diesem Fall einen Studienbegleiter.
• Wählen Sie die Option „Feinabstimmung“ (falls erforderlich) und laden Sie den Datensatz (Ihre Bildungsinhalte aus S3) zur Feinabstimmung hoch.
• Feinabstimmung des Foundation-Modells:

Bedrock passt das Fundamentmodell Ihres Datensatzes automatisch an. Wenn Sie beispielsweise GPT-3 verwenden, passt Amazon Bedrock es an, um Bildungsinhalte besser zu verstehen und genaue Antworten für bestimmte Themen zu generieren.

Hier ist ein kurzer Python-Codeausschnitt mit Amazon Bedrock SDK zur Feinabstimmung des Modells:

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)

Feinabgestimmtes Modell speichern: Nach der Feinabstimmung wird das Modell gespeichert und ist bereit für die Bereitstellung. Sie finden es in Ihrem Amazon S3-Bucket unter einem neuen Ordner namens „fine-tuned-model.“

Schritt 3: Implementieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG)

1. Richten Sie eine Amazon Lambda-Funktion ein:

• Lambda bearbeitet die Anfrage und interagiert mit dem fein abgestimmten Modell, um Antworten zu generieren.
• Die Lambda-Funktion ruft basierend auf der Benutzeranfrage relevante Lernmaterialien aus S3 ab und verwendet RAG, um eine genaue Antwort zu generieren.

Lambda-Code für die Antwortgenerierung: Hier ist ein Beispiel dafür, wie Sie eine Lambda-Funktion konfigurieren könnten, um das fein abgestimmte Modell für die Antwortgenerierung zu verwenden:

[
    {
        "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. Stellen Sie die Lambda-Funktion bereit: Stellen Sie diese Lambda-Funktion auf AWS bereit. Es wird über API Gateway aufgerufen, um Benutzeranfragen in Echtzeit zu verarbeiten.

Schritt 4: Stellen Sie das Modell über das API-Gateway bereit

Erstellen Sie ein API-Gateway:

Gehen Sie zur API Gateway-Konsole und erstellen Sie eine neue REST-API.
Richten Sie einen POST-Endpunkt ein, um Ihre Lambda-Funktion aufzurufen, die die Generierung von Antworten übernimmt.

API bereitstellen:

Stellen Sie die API bereit und machen Sie sie öffentlich zugänglich, indem Sie eine benutzerdefinierte Domäne oder eine Standard-URL von AWS verwenden.

Schritt 5: Erstellen Sie eine Streamlit-Schnittstelle

Erstellen Sie abschließend eine einfache Streamlit-App, damit Benutzer mit Ihrem Studienbegleiter interagieren können.

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)

Sie können diese Streamlit-App auf AWS EC2 oder Elastic Beanstalk hosten.

Wenn alles gut funktioniert, herzlichen Glückwunsch. Sie haben gerade Ihren Studienbegleiter erstellt. Wenn ich dieses Projekt evaluieren müsste, könnte ich noch ein paar weitere Beispiele für meine synthetischen Daten hinzufügen (was?) oder einen anderen Bildungsdatensatz erhalten, der perfekt zu meinen Zielen passt.

Danke fürs Lesen! Lass mich wissen, was du denkst!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen eines personalisierten Studienbegleiters mit Amazon Bedrock. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!