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Von Bedeutung
Dieses Feature befindet sich in der Public Preview.
Diese Notizbücher dienen zum Trainieren von Computer-Vision-Modellen in AI Runtime. Sie behandeln Bildklassifikation, Hyperparameter-Tuning mit Ray Tune und Objekterkennung.
| Tutorial | Beschreibung |
|---|---|
| Bildklassifizierung mit konvolutionalem neuralem Netzwerk | Dieses Notebook bietet ein einfaches Beispiel für das Trainieren eines neuralen 2D-Konvolutionsnetzes auf serverlosen GPUs für die Bildklassifizierung. |
| CIFAR-10-Hyperparameter-Abstimmung mit Ray Tune | Dieses Notebook führt parallele Tests mit GPU-Teilressourcen für einen PyTorch-Bildklassifikator aus und verwendet den asynchronen Successive-Halving-Algorithmus (ASHA), um leistungsschwache Konfigurationen frühzeitig zu stoppen. |
| Objekterkennung mit RetinaNet | Dieses Notizbuch veranschaulicht, wie Sie ein Objekterkennungsmodell mithilfe von RetinaNet auf serverlosen GPU trainieren. |
| Objekterkennung mit YOLO11n | Dieses Notizbuch veranschaulicht, wie Sie ein YOLO11n-Objekterkennungsmodell auf dem COCO128-Dataset mithilfe serverloser GPU mit MLflow-Tracking und Model Serving-Bereitstellung trainieren. |