Voorbeeldnotebooks voor serverloze GPU-rekenkracht

De onderstaande pagina's bevatten verschillende notebookvoorbeelden die laten zien hoe u serverloze GPU-rekenkracht gebruikt voor verschillende taken.

Opdracht	Beschrijving
Grote taalmodellen (LLM's)	Voorbeelden voor het verfijnen van grote taalmodellen, waaronder methoden die efficiënt zijn voor parameters.
Computervisie	Voorbeelden voor Computer Vision-taken, waaronder objectdetectie en afbeeldingsclassificatie.
Op Deep Learning gebaseerde aanbevelingssystemen	Voorbeelden voor het bouwen van aanbevelingssystemen met behulp van moderne deep learning-benaderingen zoals modellen met twee torens.
Klassieke ML	Voorbeelden voor traditionele machine learning-taken, waaronder het trainen van XGBoost-modellen en het voorspellen van tijdreeksen.
Gedistribueerde training voor meerdere GPU's en meerdere knooppunten	Voorbeelden voor het schalen van training voor meerdere GPU's en knooppunten met behulp van de serverloze GPU-API.
Gedistribueerde LLM-batchinferentie	Voorbeelden voor LLM-batchdeductie met behulp van Ray Data.