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単一ノード タスクの AI ランタイムは パブリック プレビュー段階です。 マルチ GPU ワークロード用の分散トレーニング API は ベータ版のままです。
AI ランタイムは、AI モデルとディープ ラーニング モデルをトレーニングおよび微調整するためのサーバーレス GPU コンピューティングを提供します。 以下のページでは、大規模言語モデル、コンピューター ビジョン、レコメンダー システム、クラシック ML、マルチ GPU 分散トレーニングなどのノートブックの例をタスク別にグループ化します。
| Task | 説明 |
|---|---|
| 大規模言語モデル (LLM) | パラメーター効率の高いメソッドを含む大規模な言語モデルを微調整する例。 |
| コンピュータビジョン | 物体検出や画像分類などのコンピューター ビジョン タスクの例。 |
| 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 モデルなどの最新のディープ 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 | サーバーレス GPU API を使用して複数の GPU とノード間でトレーニングをスケーリングする例。 |