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在 Amazon SageMaker 上构建基础模型
Stability AI 面临高效开发图像和语言等多种内容生成类型的高级AI模型的挑战。为此，他们选择 AWS 作为云提供商，并利用 Amazon SageMaker 来使用大型GPU集群和 AWS Trainium 芯片。这一战略方法使训练时间和成本降低了58%，显著提升了 GPT NeoX 和 Stable Diffusion 等模型的性能。结果，Stability AI 不仅提高了运营效率，还促进了开源工具的协作访问，惠及全球用户，推动了AI社区的创新。
训练时间与成本降低
降低 58%
来源披露
01
业务背景
Stability AI 面临高效开发图像和语言等多种内容生成类型的高级AI模型的挑战。为此，他们选择 AWS 作为云提供商，并利用 Amazon SageMaker 来使用大型GPU集群和 AWS Trainium 芯片。这一战略方法使训练时间和成本降低了58%，显著提升了 GPT NeoX 和 Stable Diffusion 等模型的性能。结果，Stability AI 不仅提高了运营效率，还促进了开源工具的协作访问，惠及全球用户，推动了AI社区的创新。
02
遇到的问题
训练大规模基础模型需要高性能计算集群与数千GPU或Trainium芯片，以及有效利用集群的软件，否则训练耗时且成本高昂。
03
AI 解决方案
选择 AWS 作为首选云提供商，利用 Amazon SageMaker 在包含数千 GPU 或 AWS Trainium 芯片的计算集群上构建模型，借助 SageMaker 的托管基础设施与优化库（如模型并行库）使训练更具弹性和性能。
04
实施结果
训练时间与成本降低：降低 58%（58%）
05
风险与边界
未披露
“AWS has been an integral partner in scaling our open-source foundation models across modalities.”
Emad Mostaque · Founder and CEO of Stability AI
信息来源
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