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# Exemples de bibliothèque de parallélisme de modèles Amazon SageMaker AI v1
Cette page fournit une liste de blogs et de blocs-notes Jupyter présentant des exemples pratiques d'implémentation de la bibliothèque de parallélisme des SageMaker modèles (SMP) v1 pour exécuter des tâches de formation distribuées sur l'IA. SageMaker
## Blogs et études de cas
Les blogs suivants traitent d’études de cas sur l’utilisation de SMP v1.
+ [Nouvelles améliorations des performances de la bibliothèque de parallélisme de modèles Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/new-performance-improvements-in-amazon-sagemaker-model-parallel-library/), *AWS Machine Learning Blog* (16 décembre 2022)
+ [Entraînez des modèles gigantesques avec une mise à l'échelle quasi linéaire à l'aide du parallélisme de données fragmenté sur SageMaker Amazon](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/train-gigantic-models-with-near-linear-scaling-using-sharded-data-parallelism-on-amazon-sagemaker/) AI, *Machine AWS Learning* Blog (31 octobre 2022)
## Exemples de blocs-notes
Des carnets d'exemples sont fournis dans le [ GitHub référentiel d'exemples d'SageMaker IA](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/training/distributed_training/). Pour les télécharger, exécutez la commande suivante afin de cloner le référentiel et d’accéder à `training/distributed_training/pytorch/model_parallel`.
**Note**
Clonez et exécutez les exemples de blocs-notes dans l' SageMaker AI ML IDEs suivant.
[SageMaker JupyterLab](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-updated-jl.html)(disponible dans [Studio](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-updated.html) créé après décembre 2023)
[SageMaker Éditeur de code](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/code-editor.html) (disponible dans [Studio](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-updated.html) créé après décembre 2023)
[Studio Classic](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio.html) (disponible sous forme d’application dans [Studio](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-updated.html), créé après décembre 2023)
[SageMaker Instances d'ordinateurs portables](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/nbi.html)
```
git clone https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples.git
cd amazon-sagemaker-examples/training/distributed_training/pytorch/model_parallel
```
**Exemples de blocs-notes SMP v1 pour PyTorch**
+ [Entraînez le GPT-2 avec une mise à l'échelle quasi linéaire à l'aide de la technique de parallélisme de données fragmentée de la bibliothèque de parallélisme du modèle SageMaker ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/training/distributed_training/pytorch/model_parallel/gpt2/smp-train-gpt-sharded-data-parallel.ipynb)
+ [Ajustez le GPT-2 avec une mise à l'échelle quasi linéaire à l'aide de la technique de parallélisme des données fragmentée dans la bibliothèque de parallélisme des modèles SageMaker ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/training/distributed_training/pytorch/model_parallel/gpt2/smp-fine-tune-gpt-sharded-data-parallel.ipynb)
+ [Entraînez le GPT-NeoX-20b avec une mise à l'échelle quasi linéaire à l'aide de la technique de parallélisme de données fragmentée de la bibliothèque de parallélisme de modèles SageMaker ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/training/distributed_training/pytorch/model_parallel/gpt-neox/smp-train-gpt-neox-sharded-data-parallel.ipynb)
+ [Entraînez le GPT-J 6B en utilisant les techniques de parallélisme des données fragmentées et de parallélisme des tenseurs de la bibliothèque de parallélisme des modèles SageMaker ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/training/distributed_training/pytorch/model_parallel/gpt-j/smp-train-gptj-sharded-data-parallel-tp.ipynb)
+ [Entraînez le FLAN-T5 avec une mise à l'échelle quasi linéaire à l'aide de la technique de parallélisme de données fragmenté dans la bibliothèque de parallélisme du modèle SageMaker ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/training/distributed_training/pytorch/model_parallel/flan-t5/smp-train-t5-sharded-data-parallel.ipynb)
+ [Entraînez Falçon avec une mise à l'échelle quasi linéaire à l'aide de la technique de parallélisme de données fragmenté dans la bibliothèque de parallélisme des modèles SageMaker ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/training/distributed_training/pytorch/model_parallel/falcon/smp-train-falcon-sharded-data-parallel.ipynb)
**Exemples de blocs-notes SMP v1 pour TensorFlow**
+ [CNN avec TensorFlow 2.3.1 et la bibliothèque de parallélisme des SageMaker modèles](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/training/distributed_training/tensorflow/model_parallel/mnist/tensorflow_smmodelparallel_mnist.html)
+ [HuggingFace avec bibliothèque de parallélisme de modèles TensorFlow distribués Formation sur l'IA SageMaker ](https://github.com/huggingface/notebooks/blob/master/sagemaker/04_distributed_training_model_parallelism/sagemaker-notebook.ipynb)