Примеры записных книжек среды выполнения ИИ

Это важно

Эта функция доступна в общедоступной предварительной версии.

AI Runtime предоставляет бессерверные GPU-вычисления для инференса, обучения и дообучения моделей ИИ и глубокого обучения. На страницах ниже сгруппированы примеры блокнотов по задачам: классическое машинное обучение, системы рекомендаций, компьютерное зрение, дообучение LLM с открытым исходным кодом, пакетный инференс и распределённое обучение на нескольких GPU.

задачи	Описание
Классическое машинное обучение	Примеры традиционных задач машинного обучения, включая обучение XGBoost, нулевое табличное предсказание и прогнозирование временных рядов.
Системы рекомендаций	Примеры создания систем рекомендаций с использованием современных подходов глубокого обучения, таких как двухвышечные модели.
Компьютерное зрение	Примеры задач компьютерного зрения, включая обнаружение объектов и классификацию изображений.
Модели OSS после обучения (LLM)	Примеры донастройки и последующего обучения крупных языковых моделей с открытым исходным кодом, включая методы с эффективным использованием параметров.
Пакетный вывод	Примеры крупномасштабного пакетного вывода с помощью Ray Data и vLLM на нескольких GPU.
Распределенное обучение с несколькими GPU	Примеры масштабирования обучения на нескольких GPU и узлах с помощью безсерверного API для GPU.