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解決する課題

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) の Data Science および AI サービスは強力ですが、多くの機能があり学習が難しい場合があります。このリポジトリは、これらのサービスを実際に使用する方法を示すデモ、チュートリアル、コード例をまとめたものです。データサイエンティストや開発者が迅速に作業を開始し、よくある落とし穴を回避し、モデル展開、ジョブ、パイプライン、LLM サポートなどの機能をゼロからすべてを理解しなくても適用できるようにします。

仕組み

プロジェクトはフォルダーごとに編成されており、各フォルダーは OCI Data Science または AI サービスの特定の領域をカバーしています。ほとんどの例は、タスクをステップバイステップで説明する Jupyter ノートブックまたは Python/Java スクリプトです。例えば：

• ノートブックの例では、Accelerated Data Science (ADS) SDK を使用して、OCI Vault にシークレットを保存するなどの一般的なデータサイエンスタスクを高速化する方法を示します。
• Conda 環境ノートブックでは、一般的なデータサイエンスタスク用に事前構築された conda 環境の使用方法を示します。
• ラボでは、機械学習モデルのトレーニングと展開のエンドツーエンドの例を提供します。
• LLM セクションでは、大規模言語モデルをファインチューニング、展開、評価する方法を示します。これには、AI Quick Actions によるノーコードオプションや、LangChain を使用したコードベースのアプローチが含まれます。
• モデルカタログの例では、展開に必要な score.py および runtime.yaml ファイルの作成方法を説明します。
• コンピュートターゲット、容量予約の発見、ジョブ、分散トレーニング、パイプライン、ML アプリケーション、データラベリング、ノートブックライフサイクルスクリプト、フィーチャーストアには、それぞれ専用の例とドキュメントがあります。

すべての例は OCI Data Science で実行することを想定しており、実用的で再利用可能になるように設計されています。

対象読者

このリポジトリは、Oracle Cloud Infrastructure Data Science および AI サービスを使用している（または使用予定の）データサイエンティスト、機械学習エンジニア、開発者を対象としています。ガイド付きチュートリアルが必要な初心者や、分散トレーニング、パイプライン、ML アプリケーションなどの高度な機能の具体的な例を求める経験豊富な実務者に役立ちます。また、OCI で機械学習ワークフローを自動化したり、モデルを本番環境に展開したりする人にも役立ちます。

ハイライト

• 幅広いカバレッジ: 例は、ノートブック、conda 環境、モデル展開、ジョブ、分散トレーニング、パイプライン、ML アプリケーション、データラベリング、フィーチャーストアなどを網羅しています。
• エンドツーエンドのチュートリアル: ラボでは、OCI Data Science サービスでのモデルのトレーニングと展開を順を追って説明します。
• LLM サポート: ノーコードの AI Quick Actions、LangChain 統合、直接的な Python コーディング例が含まれています。
• 再利用可能なスクリプト: ライフサイクルスクリプトとデータラベリングスクリプトは、最小限の編集で使用できる状態になっています。
• 積極的にメンテナンス: プロジェクトはコミュニティからの貢献を歓迎し、フィードバックや不足しているコンテンツについては問題をオープンすることを推奨しています。