Important
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。
これらのノートブックは、AI ランタイムで従来の機械学習タスクを実行します。 XGBoost 回帰や GluonTS による確率論的予測など、従来の ML アルゴリズムと時系列予測に GPU アクセラレーションを使用する方法を示します。
| チュートリアル | 説明 |
|---|---|
| XGBoost モデルトレーニング | このノートブックでは、1 つの GPU で XGBoost 回帰モデルをトレーニングする方法を示します。 XGBoost は、大規模なデータセットの GPU アクセラレーションによって大きなメリットを得ることができます。 |
| GluonTS を使用した時系列予測 | このノートブックでは、サーバーレス GPU クラスター上で GluonTS の DeepAR モデルを使用して電力消費量データを確率的に時系列予測するためのエンド ツー エンドのワークフローを示します。 データ インジェスト、リサンプリング、モデル トレーニング、予測、視覚化、評価について説明します。 |