Serverlose GPU-Berechnungsbeispiel-Notebooks

Die folgenden Seiten enthalten verschiedene Notizbuchbeispiele, die zeigen, wie Serverless GPU Compute für verschiedene Aufgaben verwendet wird.

Aufgabe	Beschreibung
Große Sprachmodelle (LLMs)	Beispiele für die Feinabstimmung großer Sprachmodelle, einschließlich parametereffizienter Methoden.
Computervision	Beispiele für Computervisionsaufgaben, einschließlich Objekterkennung und Bildklassifizierung.
Deep Learning-basierte Empfehlungssysteme	Beispiele für die Erstellung von Empfehlungssystemen mit modernen Deep Learning-Ansätzen wie Zweiturmmodellen.
Classic ML	Beispiele für herkömmliche Machine Learning-Aufgaben, einschließlich XGBoost-Modellschulungen und Zeitreihenprognosen.
Multi-GPU- und Multi-Node-Verteiltes Training	Beispiele für die Skalierung von Schulungen über mehrere GPUs und Knoten mithilfe der Serverless GPU-API.
Verteilte LLM-Batch-Ableitung	Beispiele für die LLM-Batch-Ableitung mithilfe von Ray Data.