Tutoriels

Classification d'images

• Exécuter MNIST sur Cloud TPU (TF 2.x)

  Modèle de classification d'images MNIST utilisant TensorFlow, optimisé pour fonctionner sur Cloud TPU.

• Entraîner ResNet sur Cloud TPU (TF 2.x)

  Modèle de classification d'images ResNet utilisant TensorFlow, optimisé pour fonctionner sur Cloud TPU.

• Entraîner Keras ResNet-RS sur Cloud TPU (TF 2.x)

  Un modèle Keras ResNet-RS utilisant TensorFlow, optimisé pour fonctionner Cloud TPU.

• Entraîner ResNet sur Cloud TPU (PyTorch)

  Modèle de classification d'images ResNet utilisant PyTorch, optimisé pour fonctionner sur Cloud TPU.

• Entraîner EfficientNet sur Cloud TPU (TF 1.x)

  Modèle de classification d'images EfficientNet utilisant TensorFlow, optimisé pour fonctionner sur Cloud TPU.

Détection d'objet

• Entraîner RetinaNet sur Cloud TPU (TF 2.x)

  Modèle de détection d'objets RetinaNet utilisant TensorFlow, optimisé pour fonctionner sur Cloud TPU.

• Entraîner ShapeMask sur Cloud TPU (TF 2.x)

  Modèle de détection d'objets ShapeMask utilisant TensorFlow, optimisé pour fonctionner sur Cloud TPU.

• Entraîner le modèle Mask RCNN sur Cloud TPU (TF 2.x)

  Modèle de Mask RCNN utilisant TensorFlow, optimisé pour fonctionner sur Cloud TPU.

Systèmes de recommandation

• Entraîner des modèles DLRM et DCN sur Cloud TPU (TF 2.x)

  Guide consacré à l'entraînement des modèles de classement DLRM et DCN v2 pour des tâches telles que la prédiction du taux de clics (CTR).

• Entraîner un modèle de filtrage collaboratif neuronale sur Cloud TPU (TF 2.x)

  Mise en œuvre du framework de filtrage collaboratif neuronal (NCF) avec le modèle de factorisation matricielle neuronale (NeuMF)

Traitement distribué sur un pod

• Modèles d'entraînement sur des pods Cloud TPU (PyTorch)

  Modèle de classification d'images ResNet-50 utilisant PyTorch, optimisé pour être exécuté sur un pod Cloud TPU.

Traitement du langage naturel

• Optimiser BERT avec Cloud TPU : tâches de classification de phrases et de paires de phrases (TF 2.x)

  Découvrez comment utiliser le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) avec Cloud TPU.

Grands modèles de langage

• Entraîner un modèle sur un TPU sur un seul appareil à l'aide de Pax

  Guide pour entraîner un modèle SPMD avec Pax sur un seul appareil Cloud TPU.

• Inférence JetStream MaxText dans la version v5e

  Guide pour configurer et utiliser JetStream avec MaxText pour l'inférence.

• Inférence JetStream PyTorch sur v5e

  Guide de configuration et d'utilisation de JetStream avec PyTorch pour l'inférence.

• Diffuser Llama 2 sur v5e à l'aide de SAX

  Découvrez comment utiliser SAX pour traiter la famille de grands modèles de langage Llama 2.