为了确保在 Bedrock 上进行高效的微调，请关注三个关键领域：数据集准备、超参数调整和基础设施优化。 每一个都在减少训练时间和成本，同时保持模型性能方面发挥着关键作用。
首先，使用平衡质量和大小的数据集。太小的数据集可能导致过度拟合，而过大的数据集会增加成本，而没有成比例的收益。例如，如果为文本分类微调语言模型，目标是 10,000–100,000 个带标签的示例，具体取决于任务的复杂性。优先考虑干净、多样的数据——删除重复项、更正标签，并确保覆盖边缘情况。使用释义或同义词替换等技术扩充数据也可以提高泛化能力，而无需更多原始数据。如果你的数据集太大，请考虑渐进式抽样：从一个子集开始，验证结果，并在必要时进行扩展。
其次，系统地优化超参数。从模型架构推荐的默认值开始（例如，基于 BERT 的模型的学习率为 3e-5），并根据早期实验进行调整。 对于批处理大小，选择硬件可以处理的最大值，而不会出现内存错误——这可以最大限度地提高 GPU/TPU 的利用率。通过实施提前停止来减少训练时期，这会在验证指标趋于平稳时停止训练。例如，如果损失在连续三个时期后停止改善，则终止作业。使用网格搜索或贝叶斯优化等自动化超参数调整工具来有效地探索组合。例如，测试学习率 [1e-5, 3e-5, 5e-5] 和批处理大小 [16, 32] 可以确定速度和准确性之间的最佳权衡。
最后，利用 Bedrock 的基础设施特性来最大限度地降低成本。对于非关键作业，使用竞价实例或可抢占虚拟机，这可以将计算费用降低高达 70%。 启用混合精度训练（例如，FP16）以加快计算速度并减少内存使用。并行化数据加载和预处理以避免瓶颈——例如，在 GPU 训练时使用多个 CPU 核心来预处理批次。将预处理的数据缓存在内存或快速存储（如 SSD）中，以避免在后续时期进行重新处理。通过 Bedrock 的仪表板监控资源使用情况，以识别效率低下的问题，例如未充分利用的 GPU，并相应地调整实例类型或缩放策略。通过结合这些策略，你可以在不牺牲模型质量的情况下实现更快、更便宜的训练。