[ML] Using Spectrum fine-tuning to improve FM training efficiency on Amazon SageMaker AI

🤖 Using Spectrum fine-tuning to improve FM training efficiency on Amazon SageMaker AI

原文链接: Using Spectrum fine-tuning to improve FM training efficiency on Amazon SageMaker AI 作者: Mona Mona 发布日期: 2025-11-19 15:51:40 UTC

📋 内容摘要

本文介绍了如何使用Spectrum微调技术在Amazon SageMaker AI上提高基础模型(FM)训练效率。Spectrum通过计算模型各层的信噪比(SNR)，识别最具信息量的层，并仅微调这些层，从而减少计算资源需求和训练时间。文章详细介绍了Spectrum分析过程、微调配置和与Amazon SageMaker训练作业的集成方法。对比实验表明，使用Spectrum微调25%的层可以节省约41%的训练时间，同时保持接近完整微调的模型质量。相比之下，虽然QLoRA在资源利用率方面更高效，但在验证损失方面表现较差。文章还提供了完整的代码示例和详细的实施步骤，帮助读者在自己的项目中应用Spectrum微调技术。

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