はじめに
モデルギャラリーは、オープンソースコミュニティから提供された、さまざまな事前トレーニング済み大規模言語モデル（LLM）を提供しています。 モデルギャラリーでは、コーディングなしで、モデルのトレーニング（ファインチューニング）、蒸留、圧縮、評価、およびデプロイを実行できます。 ユースケース:
高度な使用方法
モデルギャラリーに必要なモデルが含まれていない場合、またはトレーニングとデプロイの機能がニーズを満たしていない場合は、モデルのファインチューニングとトレーニングに Data Science Workshop（DSW）と Deep Learning Containers（DLC）の使用を検討してください。 その後、Elastic Algorithm Service（EAS）にモデルをデプロイして実行します。
開発ステージ | ユースケース |
トレーニング | |
デプロイメント |
凌雲（Lingjun）インテリジェントコンピューティングサービス
凌雲（Lingjun）インテリジェントコンピューティング サービスは、大規模なディープ ラーニング シナリオ向けに調整されています。 包括的なヘテロジニアス コンピューティング リソースと AI エンジニアリング プラットフォームを提供します。 次のユースケースを通じて凌雲（Lingjun）を使い始めましょう。
データ処理
Machine Learning Designer は、トレーニングデータの品質を向上させるために、テキスト、ビデオ、および画像データを処理するためのさまざまな高度なアルゴリズムを統合しています。 テキスト処理アルゴリズムを使用すると、データサンプルの編集、変換、重複除去、および低品質のデータサンプルの除外を行うことができます。 ビデオおよび画像処理アルゴリズムを使用すると、データクリーニング、コンテンツフィルタリング、メタデータ抽出、キャプション生成などの機能を実装できます。 さらに、システムは、一般的に使用される組み込みデータ処理テンプレートのセットを提供します。 ビジネス要件に基づいてテンプレートを選択し、特定のシナリオの要件に合わせて二次開発を通じてテンプレートを柔軟に拡張できます。