书籍摘要

《Generative AI on AWS: Building Context-Aware Multimodal Reasoning Applications》是由Chris Fregly、Antje Barth和Shelbee Eigenbrode三位来自AWS的专家共同撰写的关于生成式人工智能（Generative AI）的实用指南。本书旨在帮助CTO、机器学习从业者、应用开发者、数据分析师、数据工程师和数据科学家等专业人士，深入了解生成式AI技术，并掌握如何将其应用于实际业务场景。

书籍简介

本书全面覆盖了生成式AI的理论基础、技术实现和实际应用。作者们结合了丰富的背景知识和实用的代码示例，详细介绍了生成式AI项目生命周期的各个环节，包括用例定义、模型选择、模型微调、检索增强生成、基于人类反馈的强化学习、模型量化、优化和部署等。书中还探讨了多种模型类型，如大型语言模型（LLMs）和多模态模型（如Stable Diffusion和Flamingo/IDEFICS）。

书籍内容结构

• 第1章：介绍了生成式AI的常见用例、基础模型和项目生命周期。通过具体示例，展示了如何在AWS上构建生成式AI应用。
• 第2章：深入探讨了提示工程和上下文学习，帮助读者掌握如何通过优化提示来提高生成式AI模型的性能。
• 第3章：详细介绍了大型语言基础模型的训练过程，包括预训练目标、数据集和计算优化。
• 第4章：探讨了内存和计算优化技术，如量化和分布式训练，以应对训练大型模型时的挑战。
• 第5章：介绍了指令微调技术，通过使用指令数据集来提升模型对特定任务的理解和执行能力。
• 第6章：讲解了参数高效微调（PEFT）技术，如LoRA和QLoRA，以减少微调过程中的计算资源需求。
• 第7章：探讨了基于人类反馈的强化学习（RLHF），帮助模型更好地与人类价值观和偏好对齐。
• 第8章：介绍了模型部署优化技术，包括剪枝、量化和蒸馏，以及如何使用AWS Inferentia硬件进行高效推理。
• 第9章：探讨了使用检索增强生成（RAG）和代理（Agents）构建上下文感知推理应用的方法。
• 第10章：介绍了多模态基础模型及其在图像生成、编辑和视觉问答等任务中的应用。
• 第11章：讲解了如何使用ControlNet等技术控制图像生成，并通过DreamBooth和文本反转等方法对多模态模型进行微调。
• 第12章：介绍了Amazon Bedrock，AWS提供的生成式AI托管服务，以及如何使用该服务快速构建和部署生成式AI应用。

书籍特色

• 实用性强：书中提供了大量的代码示例和实践指南，帮助读者快速上手并应用生成式AI技术。
• 覆盖面广：从基础理论到高级技术，从单模态到多模态，从模型训练到部署优化，内容全面且深入。
• AWS集成：紧密结合AWS的基础设施和服务，展示了如何利用AWS的强大功能来构建和优化生成式AI应用。
• 前沿技术：介绍了最新的生成式AI技术，如ControlNet、LoRA、RLHF等，帮助读者保持技术领先。

适用人群

本书适合对生成式AI感兴趣的专业人士，无论你是希望在业务中应用生成式AI的CTO，还是希望深入了解技术细节的数据科学家，都能从本书中获得宝贵的知识和实践经验。通过阅读本书，你将能够更好地理解和应用生成式AI技术，为你的项目和业务带来创新和价值。