【シナリオ】AutoMLを実行したいが、データセットが非常に大きく（数TB）、タイムアウト内に終わらない可能性が高い。サンプリング（Downsampling）を行わずに、全データを使用して学習させるための適切な戦略はどれか。

【シナリオ】Databricks上で、複数のGPUノードを使用して巨大な言語モデル（LLM）のファインチューニングを行いたい。DeepSpeedやMegatron-LMのような技術を簡単に適用するために、推奨されるDatabricksのライブラリ/構成はどれか。