机器学习PAI一般部署类bert的funetune模型的方法有文档参考吗？

在阿里云的人工智能平台PAI中，部署经过微调（fine-tune）的类BERT模型到EAS（Elastic Algorithm Service）是完全可行的。以下是详细的步骤和方法，帮助您完成从微调到部署的整个流程。

1. 微调模型

首先，您需要在自己的环境中对BERT模型进行微调。以下是一些关键步骤：

1.1 准备数据集

• 训练数据集：根据您的业务需求准备训练数据集。您可以将数据集上传至OSS存储空间。
• 验证数据集：同样准备好验证数据集，并上传至OSS。

1.2 配置微调参数

• 登录PAI控制台，进入Model Gallery页面。
• 查找并选择适合您业务需求的预训练BERT模型。
• 单击模型卡片进入模型详情页面，配置微调参数：
  • 训练方式：可以选择监督微调（SFT）或直接偏好优化（DPO）。
  • 任务名称：自定义任务名称。
  • 最大运行时长：设置任务运行的最长时长。
  • 数据集配置：选择OSS文件或目录，配置训练数据集和验证数据集。
  • 输出配置：选择输出的云存储路径，用于保存训练生成的模型和日志文件。
  • 计算资源配置：选择节点数量和资源规格。
  • 超参数配置：根据模型文档中的说明配置超参数。

1.3 开始微调

• 完成上述配置后，单击开始训练按钮，启动微调过程。
• 监控训练过程，确保训练任务顺利完成。

2. 部署微调后的模型到EAS

完成微调后，您可以将模型部署到EAS以提供在线推理服务。

2.1 使用EAS控制台部署

• 登录PAI控制台：在页面上方选择目标地域，并选择目标工作空间，然后单击进入EAS。
• 部署服务：单击部署服务，然后在自定义模型部署区域，单击自定义部署。
• 配置关键参数：
  • 基本信息：
  • 服务名称：自定义服务名称。
  • 环境信息：
  • 部署方式：选择镜像部署，并选中开启Web应用复选框。
  • 镜像配置：在官方镜像列表中选择适合的镜像，例如huggingface-inference。
  • 环境变量：添加以下参数：
    • MODEL_ID：填写微调后的模型ID。
    • TASK：填写任务类型，例如text-classification。
    • REVISION：填写版本号，例如main。
  • 资源部署：
  • 额外系统盘：配置为100 GB。

2.2 部署并验证

• 单击部署按钮，等待服务状态变为运行中。
• 调用服务：
  • 通过控制台调用：在模型在线服务（EAS）页面，单击服务方式列下的查看Web应用，在WebUI页面验证模型推理效果。
  • 通过API调用：在服务详情页面，单击查看调用信息，获取访问地址和Token，构造请求数据进行调用。

重要提醒

• 费用：Model Gallery本身免费，但模型部署和训练会收取EAS和DLC费用，请参考相关计费说明。
• 资源选择：对于参数量较大的模型，建议使用显存更大的GPU，例如灵骏智算资源。
• 版本控制：在更新模型类别或切换开源大模型时，注意同步更新资源规格。

通过以上步骤，您可以顺利地在自己的环境下对BERT模型进行微调，并将其部署到EAS上，提供高效的在线推理服务。