Notebook di esempio del runtime di intelligenza artificiale

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AI Runtime fornisce calcolo GPU serverless per inferenza, addestramento e ottimizzazione di modelli di IA e deep learning. Le pagine seguenti illustrano i notebook di esempio per attività: modelli linguistici di grandi dimensioni, visione artificiale, sistemi di raccomandazione, machine learning classico e training distribuito multi-GPU.

Attività Descrizione
Modelli linguistici di grandi dimensioni Esempi di inferenza in batch e ottimizzazione di modelli linguistici di grandi dimensioni, inclusi metodi efficienti in termini di parametri.
Visione artificiale Esempi di attività di visione artificiale, tra cui il rilevamento degli oggetti e la classificazione delle immagini.
Sistemi di raccomandazione basati su Deep Learning Esempi per la creazione di sistemi di raccomandazione che usano approcci di Deep Learning moderni, ad esempio modelli a due torre.
ML classico Esempi di attività tradizionali di Machine Learning, tra cui il training del modello XGBoost e la previsione delle serie temporali.
Training distribuito su più GPU Esempi per il ridimensionamento del training tra più GPU e nodi usando l'API GPU serverless.
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