generative-ai-on-amazon-sagemaker

照着 Notebook 在 SageMaker 上跑通大模型微调与部署

开源 free 基础设施
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 113
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类基础设施
开发团队aws-samples
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源示例代码,免费使用;实际运行需按SageMaker用量付费
访问状态
是否开源是
开源协议MIT-0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型amazon-sagemaker,generative-ai,llm
GitHub 星标★ 113
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-09-19 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-20
浏览次数0

项目介绍

这是亚马逊官方维护的 SageMaker 生成式 AI 示例合集,用 Jupyter Notebook 形式提供在 SageMaker 上落地大模型与生成式 AI 的代码样例和配方。它解决的是开发者从零搭建训练、微调、部署链路时缺少可运行参考的问题,把数据准备、模型微调、推理部署、评估与成本控制等环节拆成独立 notebook,覆盖文本生成、嵌入、RAG 等常见任务。核心能力包括:基于 SageMaker 的微调与托管推理示例、与 Bedrock 等服务的衔接思路、按场景组织的 recipe 结构,方便按需复制改造。适合作为团队内部 PoC 起点和上云方案验证的脚手架,而非开箱即用的产品。

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技术标签

使用教程

—

核心亮点

  • 官方维护,示例与 SageMaker 当前 API、实例类型和托管推理能力保持同步,减少踩坑
  • 以 Notebook 组织,每个 recipe 对应一个完整任务链路,可直接复制到 Studio 中运行改造
  • 覆盖微调、部署、评估等生成式 AI 常见环节,适合作为团队 PoC 与上云验证的起点

不足之处

  • 强绑定 AWS SageMaker 生态,迁移到其他云或本地环境的参考价值有限
  • 星标仅 113,社区讨论和第三方贡献较少,遇到问题主要靠官方文档

适用场景

  • 团队要在 SageMaker 上快速验证某个开源大模型的微调可行性
  • 需要给新成员一份可运行的生成式 AI 上云示例作为学习材料
  • 方案评审前用官方 recipe 搭建端到端 demo 验证部署与成本

替代项目

aws/amazon-sagemaker-examples、microsoft/generative-ai-for-beginners

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