Remarque
L’accès à cette page nécessite une autorisation. Vous pouvez essayer de vous connecter ou de modifier des répertoires.
L’accès à cette page nécessite une autorisation. Vous pouvez essayer de modifier des répertoires.
Important
Cette fonctionnalité est disponible en préversion publique.
Ces notebooks entraînent des modèles de vision par ordinateur sur AI Runtime. Ils couvrent la classification d’images avec un réseau neuronal convolutionnel et la détection d’objets avec RetinaNet.
| Tutoriel | Description |
|---|---|
| Classification d’images à l’aide d’un réseau neuronal convolutionnel | Ce notebook fournit un exemple simple d’apprentissage d’un réseau neuronal de convolution 2D sur des GPU serverless pour la classification d’images. |
| Détection d’objets à l’aide de RetinaNet | Ce notebook montre comment entraîner un modèle de détection d’objet à l’aide de RetinaNet sur gpu serverless. |
| Détection d’objets à l’aide de YOLO11n | Ce notebook montre comment entraîner un modèle de détection d’objets YOLO11n sur le jeu de données COCO128 à l’aide d’un GPU sans serveur, avec le suivi via MLflow et le déploiement avec Model Serving. |