次の方法を学習します。プロダクトを使用します。サービスを統合してシームレスな開発エクスペリエンスを提供できるプロダクトです。トレーニングしたモデルやカスタムモデルには、個別のサービスを介してアクセスする必要がありました。移行することもできます。ご意見やご質問がありましたら、サポートページからご連絡ください。ワークフローをサポートするさまざまなプロダクトが含まれています。内容に重点を置きます。データセットを使用して、転移学習を使用して画像分類モデルをトレーニングします。トレーニングを高速化します。使用する必要があります。処理を実行できるマシン上のものです。デバイスを搭載することです。わたるデータ分散と勾配の更新の調整を行います。単一ホストのトレーニングをマスターし、さらにスケールすることを検討している場合は、クラスタに複数のマシンを追加すると、さらにパフォーマンスが向上します。持つマシンのクラスタを利用できます。上の複数のマシンに分散する方法を示します。わずかなコード変更で使用できる同期型のデータ並列処理戦略です。モデルのコピーは、クラスタ内の各デバイスに作成されます。その後の勾配の更新は同期的に行われます。パスを計算することを意味しています。呼ばれるプロセスでリダクション(通常は平均)されます。オプティマイザーは、これらの低減された勾配でパラメータを更新し、デバイスの同期を維持します。使用した分散トレーニングの詳細については、次の動画をご覧ください。プロジェクトが必要です。プロジェクトを作成するには、こちらの手順に従ってください。インスタンスを作成する際に必要になります。選択します(まだの場合)。ジョブのコンテナを作成するために使用します。