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# Exemples de bibliothèque de parallélisme de modèles Amazon SageMaker AI v2
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Cette page fournit une liste de blogs et de blocs-notes Jupyter présentant des exemples pratiques d'implémentation de la bibliothèque de parallélisme de SageMaker modèles (SMP) v2 pour exécuter des tâches de formation distribuées sur l'IA. SageMaker 

## Blogs et études de cas
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Les blogs suivants traitent d’études de cas sur l’utilisation de SMP v2.
+ [La bibliothèque parallèle de modèles Amazon SageMaker AI accélère désormais les charges de travail PyTorch FSDP jusqu'à 20 %](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-model-parallel-library-now-accelerates-pytorch-fsdp-workloads-by-up-to-20/)

## PyTorch exemples de carnets
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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_v2`.

**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_v2
```

**Exemples de blocs-notes SMP v2**
+ [Accélérez l'entraînement de Llama v2 avec SMP v2, PyTorch FSDP et Transformer Engine en exécutant FP8 l'entraînement sur des instances P5](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/training/distributed_training/pytorch/model_parallel_v2/llama_v2/smp-train-llama-fsdp-tp-fp8.ipynb)
+ [Ajustez Llama v2 avec SMP v2 et PyTorch FSDP à grande échelle en utilisant le parallélisme des tenseurs, le sharding hybride et le déchargement des activations](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/training/distributed_training/pytorch/model_parallel_v2/llama_v2/smp-finetuning-llama-fsdp-tp.ipynb)
+ [Entraînez GPT-Neox avec SMP v2 et PyTorch FSDP à grande échelle](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/training/distributed_training/pytorch/model_parallel_v2/gpt-neox/smp-train-gpt-neox-fsdp-tp.ipynb)
+ [Ajustez GPT-Neox avec SMP v2 et PyTorch FSDP à grande échelle en utilisant le parallélisme des tenseurs, le sharding hybride et le déchargement des activations](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/training/distributed_training/pytorch/model_parallel_v2/gpt-neox/smp-finetuning-gpt-neox-fsdp-tp.ipynb)