チュートリアル

画像分類

• Cloud TPU（TF 2.x）での MNIST の実行

  Cloud TPU で実行できるように最適化された、TensorFlow を使用した MNIST 画像分類モデル。

• Cloud TPU（TF 2.x）での ResNet のトレーニング

  Cloud TPU での実行に合わせて最適化された、TensorFlow による ResNet 画像分類モデル。

• Cloud TPU での Keras ResNet-RS のトレーニング（TF 2.x）

  Cloud TPU での実行に合わせて最適化された、TensorFlow による Keras ResNet-RS モデル。

• Cloud TPU（PyTorch）での ResNet のトレーニング

  Cloud TPU での実行に合わせて最適化された、PyTorch による ResNet 画像分類モデル。

• Cloud TPU（TF 2.x）での EfficientNet のトレーニング

  Cloud TPU での実行に合わせて最適化された、TensorFlow による EfficientNet 画像分類モデル。

オブジェクト検出

• Cloud TPU（TF 2.x）での RetinaNet のトレーニング

  Cloud TPU での実行に合わせて最適化された、TensorFlow による RetinaNet オブジェクト検出モデル。

• Cloud TPU（TF 2.x）での ShapeMask のトレーニング

  Cloud TPU での実行に合わせて最適化された、TensorFlow による ShapeMask オブジェクト検出モデル。

• Cloud TPU（TF 2.x）での Mask RCNN のトレーニング

  Cloud TPU での実行に合わせて最適化された、TensorFlow による Mask RCNN モデル。

レコメンデーション システム

• Cloud TPU（TF 2.x）での DLRM および DCN モデルのトレーニング

  クリック率（CTR）予測などのタスクについて、DLRM と DCN v2 のランキング モデルをトレーニングするためのガイド。

• Cloud TPU（TF 2.x）でのニューラル コラボレーション フィルタリング モデルのトレーニング

  Neural Matrix Factorization（NeuMF）モデルを使用したニューラル コラボレーション フィルタリング（NCF）フレームワークの実装

Pod での分散処理

• Cloud TPU Pod（PyTorch）でのモデルのトレーニング

  Cloud TPU Pod での実行に合わせて最適化された、PyTorch による ResNet-50 画像分類モデル。

自然言語処理

• Cloud TPU による BERT の調整: 文と文のペア分類タスク（TF 2.x）

  Cloud TPU で BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）を使用する方法を説明します。

大規模言語モデル

• Pax を使用して単一デバイスの TPU でトレーニングする

  単一デバイス Cloud TPU で Pax を使用して SPMD モデルをトレーニングするためのガイド。

• v5e での JetStream MaxText 推論

  推論のために MaxText で JetStream をセットアップして使用するためのガイド。

• v5e での JetStream PyTorch 推論

  推論のために PyTorch で JetStream を設定して使用するためのガイド。

• SAX を使用して v5e で Llama 2 を提供する

  SAX を使用して大規模言語モデルの Llama 2 ファミリーを提供するガイド。