# Via integració amb serveis al núvol ### Amazon SageMaker El projecte Aina també ha publicat a GitHub quaderns de Jupyter que mostren com crear, entrenar i desplegar models d'aprenentatge automàtic mitjançant Amazon SageMaker. \ \ Els exemples estan fets amb els models Flor i Ǎguila, però són aplicables a qualsevol altre model del projecte Aina. * [Inferència: Aguila 7b Hugging Face Large Model Inference - TGI](https://github.com/projecte-aina/amazon-sagemaker-examples/blob/main/inference/huggingface-tgi/aguila-7b/sagemaker-huggingface-tgi-aguila7b-example.ipynb). Mostra com implementar Models Massius de Llenguatge, com ara [Ǎguila-7B](https://huggingface.co/projecte-aina/aguila-7b), mitjançant el contenidor d'aprenentatge profund de Hugging Face Text Generation Inference (TGI) amb SageMaker. * [Fine-tuning: Aguila 7b fine-tuning with instruction dataset](https://github.com/projecte-aina/amazon-sagemaker-examples/blob/main/finetunning/aguila-7b/instrucat/finetunning-instrucat-quantized-aguila.ipynb). Mostra com ajustar el model [Ǎguila-7B](https://huggingface.co/projecte-aina/aguila-7b) utilitzant un conjunt de dades d'instrucció, en aquest cas un exemple del dataset [InstruCAT](https://huggingface.co/datasets/projecte-aina/InstruCAT). *** ### Vertex AI de Google Els models d’Aina també estan disponibles a [Vertex AI de Google](https://cloud.google.com/vertex-ai?hl=es-419)
*** ### Azure AI Studio Els models d'Aina també estan disponibles a [Azure AI Studio](https://ai.azure.com/explore/models)
Si teniu interès en què posem a disposició els models en altres entorns al núvol, feu-nos arribar la [petició a través del formulari de contacte](https://form.typeform.com/to/KcjhThot?typeform-source=projecteaina.cat). *** --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://langtech-bsc.gitbook.io/aina-kit/testing/via-integracio-amb-serveis-al-nuvol.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.