AI Runtimeサンプル ノートブック

備考

プレビュー

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AI Runtimeは、AIモデルおよびディープラーニングモデルの推論、トレーニング、ファインチューニングのためのServerless GPUコンピュートを提供します。以下のページでは、大規模言語モデル、コンピュータビジョン、レコメンデーションシステム、従来の機械学習、マルチGPU分散トレーニングといったタスクごとに、ノートブックの例をグループ化しています。

• • 大規模言語モデル（LLM）
  • パラメーター効率の高い手法を含む、大規模言語モデルのバッチ推論およびファインチューニングの例。
• • コンピュータビジョン
  • コンピュータビジョンタスクの例としては、物体検出や画像分類などが挙げられる。
• • ディープラーニングベースのレコメンダー システム
  • 2 タワー モデルのような最新のディープラーニング アプローチを使用してレコメンデーション システムを構築する例。
• • クラシックML
  • XGBoostモデルのトレーニングや時系列予測など、従来型の機械学習タスクの例。
• • マルチGPU分散トレーニング
  • サーバレス GPU APIを使用して、複数の GPU およびノードにわたってトレーニングをスケーリングする例。