Exemples de notebooks AI Runtime

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Cette fonctionnalité est en aperçu public.

AI Runtime fournit un compute GPU Serverless pour l’inférence, l’entraînement et l’affinement des modèles d’IA et d’apprentissage profond. Les pages ci-dessous regroupent des exemples de Notebook par tâche : grands modèles de langage, vision par ordinateur, systèmes de recommandation, ML classique et entraînement distribué multi-GPU.

• • Grands modèles de langage (LLM)
  • Exemples d’inférence par batch et d’affinement pour les grands modèles de langage, y compris les méthodes efficaces en termes de parameter.
• • Vision par ordinateur
  • Exemples de tâches de vision par ordinateur incluant la détection d'objets et la classification d'images.
• • Systèmes de recommandation basés sur le Deep Learning
  • Exemples de création de systèmes de recommandation utilisant des approches de deep learning modernes comme les modèles à deux tours.
• • ML classique
  • Exemples de tâches de Machine Learning traditionnelles, y compris l'entraînement de modèles XGBoost et la prévision de séries chronologiques.
• • Formation distribuée multi-GPU
  • Exemples de mise à l'échelle de l'entraînement sur plusieurs GPU et nœuds à l'aide de l'API Serverless GPU.