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使用 Databricks Unity Catalog 和 Amazon SageMaker AI 微调大语言模型
在微调大语言模型（LLM）时，如何平衡数据治理与机器学习服务的高效性是一大挑战。本文介绍了一种将 Databricks Unity Catalog 与 Amazon SageMaker AI 集成的安全、完整的 LLM 微调工作流，并利用 Amazon EMR Serverless 进行数据预处理。该方案可在保持统一治理、追踪数据血缘的同时，使用现有服务进行模型训练，不牺牲安全与合规要求。
核心挑战
当使用 SageMaker AI 微调 LLM 时，若底层数据存储在 Amazon S3 并由 Unity Catalog 管理元数据和权限，训练任务直接读取 S3 对象会绕过 Unity Catalog 的细粒度授权模型，导致策略执行不一致、审计漏洞和合规风险。例如，无法追踪哪些数据训练了哪些模型，这在受监管行业和生产环境中尤为关键。
解决方案架构
该工作流包含以下步骤：
- 数据读取：从 Unity Catalog 管理的表中读取训练数据，确保经过治理控制。
- 数据预处理：使用 EMR Serverless 运行 Apache Spark 进行数据清洗和转换，无需管理集群。
- 模型微调：利用 SageMaker AI Training 作业对 Ministral-3-3B-Instruct 模型进行微调。
- 血缘追踪：将训练后的模型注册回 Unity Catalog，并在其中追踪从源数据到模型的完整数据血缘。
架构组件
| 组件 | 用途 |
|---|---|
| Amazon SageMaker AI Studio (JupyterLab Space) | 工作流编排与模型训练 |
| Amazon EMR Serverless | 基于 Spark 的数据预处理，无需集群管理 |
| Databricks Unity Catalog | 元数据目录、治理与血缘追踪 |
| Hugging Face | 获取预训练模型 |
| Amazon S3 | 数据存储 |
实施要点
- 安全访问：通过 IAM 角色和 Unity Catalog 的授权机制，确保 SageMaker AI 训练作业只能访问已授权数据。
- 血缘维护：在 Unity Catalog 中记录数据来源、转换步骤和模型输出，满足审计要求。
- 无服务器处理：EMR Serverless 自动扩缩容，简化基础设施管理。
该集成模式适用于受监管行业的 AI 工作负载，帮助企业在不放弃现有工具的前提下实现集中治理与可追溯性。
