使用すると、公開されている大規模な言語モデルに簡単にアクセスして構築できます。ライブラリをワークフローに統合できます。パフォーマンスを向上させることができます。アクセスし、エクスペリメントするための組み込み機能が用意されています。チームにお問い合わせください。スタックへのシンプルなインターフェイスです。トレーニングを使用すると、次のことができます。データでモデルをファインチューンします。ファインチューンされたモデルを完全に制御できます。Catalogに自動登録し、モデルサービングで簡単にデプロイできるようにします。以前にファインチューニングしたモデルの重みを読み込むことで、完成した独自のモデルをファインチューニングします。トレーニングを参照してください。アプリケーション用にモデルをファインチューニングできます。ML以降にプレインストールされています。一般的なNLPモデルの多くはGPUハードウェアで最適に機能するため、CPUでの使用に特別に最適化されたモデルを使用しない限り、最新のGPUハードウェアを使用して最高のパフォーマンスが得られる可能性があります。ユーザー定義の自然言語シグネチャを完全な命令と数ショットの例に変換することにより、プロンプトチューニングを自動化します。」を参照してください。堅牢なツールとエクスペリメント追跡機能を活用できます。LangChainは、大規模な言語モデル(LLM)を利用し、それらを外部データと組み合わせて、LLMのトレーニングコンテキストを増やすアプリケーションの作成を支援するように設計されたソフトウェアフレームワークです。機械学習以降のlangchainが含まれています。統合について説明します。AI関数プレビューこの機能はパブリックプレビュー段階です。基盤モデルAPIを使用して、貴社のデータに関するさまざまなタスクを完了します。外部モデルにアクセスし、それらを体験します。Servingエンドポイントによってホストされているモデルをクエリします。