# 在 AWS 上进行基础模型训练与推理的构建模块

- 原标题：Building Blocks for Foundation Model Training and Inference on AWS
- 类型：博客
- 来源：Hugging Face
- 发布时间：2026-05-12
- 首次精选：2026-10-28 16:25
- 分级：值得看
- 学习层级：入门
- 主题：[pretraining-data](<https://oplearnx.com/md/topics/pretraining-data.md>)（第 1 位）、[model-serving-compute](<https://oplearnx.com/md/topics/model-serving-compute.md>)（第 2 位）
- 原文链接：[https://huggingface.co/blog/amazon/foundation-model-building-blocks](<https://huggingface.co/blog/amazon/foundation-model-building-blocks>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_5a639b1a613d](<https://oplearnx.com/resources/pk_5a639b1a613d>)

## 摘要

Hugging Face 上由亚马逊作者 Keita Watanabe、Pavel Belevich、Aman Shanbhag 撰写、2026 年 5 月 11 日发布的企业类文章，讨论在 AWS 上训练和推理基础模型的构建模块。文章从 Kaplan 等人 2020 年关于缩放定律的研究出发，引用英伟达“从一个到三个缩放定律”的框架，说明除预训练外，后训练（如监督微调和强化学习方法）与测试时计算也在推动性能提升，并据此讨论基础模型生命周期。

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）