Welche Frage blockiert Sie heute?
Vom ersten Laden bis zu den Checkpoints: Organisieren Sie die Punkte, die vor einer Rechenkampagne zu prüfen sind. Finden Sie Leitfäden zum Dimensionieren, Messen und Aufbewahren verwertbarer Ergebnisse.
Mein Modell läuft noch nicht. Wo fange ich an?
Eine Speicherhülle und die Eingaben für den ersten Test.
GPU-Speicher dimensionieren: Berechnung, Reserven und Validierung
Berechnen Sie die Gewichte in GiB, bauen Sie eine explizite Reserve auf und validieren Sie die Spitze pro Phase. Zahlenbeispiele, Quantisierungsfallen und Auswahl nach Karte.
GPU-Speicher: die Abweichung zwischen Schätzung und Spitzenwert erklären
Unterscheiden Sie Gewichte, Cache und Aktivierungen, messen Sie allocated und reserved pro Phase und wählen Sie dann eine Marge mit einem Notebook und einem PyTorch-Protokoll.
KV-Cache: Speicher nach Kontext, GQA und Batch berechnen
Berechnen Sie den KV-Cache mit den KV-Köpfen, dem Kontext und den gleichzeitigen Sequenzen. Unterscheiden Sie GQA, Präzision und statischen Cache vor einem realen Test.
Der Score verbessert sich, aber kann ich ihm vertrauen?
Ein isoliertes Evaluierungsset, überprüfte Fehler und ein qualifizierter Unterschied.
Ein ML-Evaluierungsset ohne Datenleck aufbauen
Trennen Sie Gruppen, Duplikate und Datennutzung, um ein zurückgehaltenes, kontrollierbares ML-Evaluierungsset aufzubauen, das zu Ihrer Entscheidung passt.
ML-Fehler analysieren, um das nächste Experiment zu wählen
Analysieren Sie Klassifikations- und Extraktionsfehler: Konfusionsmatrix, Referenzen, Taxonomie, Regressionen und Kontrolle der nächsten Korrektur.
Variabilität zwischen Seeds: Ist eine ML-Abweichung überzeugend?
Interpretieren Sie ML-Wiederholungen mit gepaarten Seeds, der Streuung und einer Schwelle für den nutzbaren Effekt. Berechnetes Beispiel und Grenzen einer kleinen Stichprobe.
Ich bereite ein Training vor. Was muss vor der Serie überprüft werden?
Eine vollständige Aktualisierung, ein expliziter Batch und verwertbare Traces.
GPU-Training: die Schleife vor der Kampagne validieren
Bereiten Sie Daten, Batch und Wiederaufnahme eines Trainings vor. Ein Protokoll pro Phase zur Kontrolle von Speicher, Gradienten, Validierung und Ausgabedateien.
Microbatch und Akkumulation: den effektiven Batch berechnen
Berechnen Sie den effektiven Batch, normalisieren Sie die Verlustfunktion und überprüfen Sie eine Gradientenakkumulation auf einer oder mehreren Karten, mit ihren Äquivalenzgrenzen.
ML-Experimente nachvollziehen: vom Run zur Entscheidung
Verbinden Sie Daten, Code, Parameter, Vorhersagen und Entscheidung mit einem ML-Experiment-Manifest. Beispiel für die Kontrolle von Runs und Artefakten ohne vorgeschriebenes Tool.
Modell anpassen oder komprimieren: Wie wählt man eine Variante?
Eine Referenz, eine kontrollierte Änderung und eine vergleichbare Qualität.
Fine-Tuning: eine Anpassung wählen und ihren Beitrag überprüfen
Bereiten Sie ein Fine-Tuning mit einer Referenz, getrennten Daten und einer Neulade-Kontrolle vor. LoRA, quantisierte Basis, Budget und Analyse der Regressionen.
Quantisierungen vergleichen: Speicher, Qualität und Nutzen-Kosten
Vergleichen Sie Referenz, Kalibrierung, Gewichtsformat und KV-Cache mit denselben Daten. Messen Sie Speicher und Qualität, bevor Sie über das GPU-Budget entscheiden.
ML-Ablationen planen: Kontrolle, Effekte und Budget
Erstellen Sie einen ML-Ablationsplan mit Kontrolle, Faktoren, Interaktionen und Versuchsbudget. Ein berechnetes Beispiel zur Priorisierung der Varianten und zum Ziehen von Schlussfolgerungen.
Das Budget ist begrenzt. Welche Tests sollte man zuerst durchführen?
Eine Reihenfolge der Experimente und die Kosten des Pakets im Verhältnis zu den nützlichen Ergebnissen.
Eine ML-Kampagne budgetieren: Versuche, Entscheidungen und Gesamtpaket
Zerlegen Sie eine ML-Kampagne, priorisieren Sie die Varianten und verknüpfen Sie das GPU-Paket mit den nützlichen Ergebnissen, mit einem Beispiel für Zeitplan und Budget in USD.
ML-Ablationen planen: Kontrolle, Effekte und Budget
Erstellen Sie einen ML-Ablationsplan mit Kontrolle, Faktoren, Interaktionen und Versuchsbudget. Ein berechnetes Beispiel zur Priorisierung der Varianten und zum Ziehen von Schlussfolgerungen.
ML-Benchmark: Kosten bei gleicher Qualität vergleichen
Legen Sie die Qualität fest, messen Sie dasselbe Korpus und vergleichen Sie die Gesamtkosten der GPU-Pakete von 3, 7 oder 30 Tagen. Protokoll und Rohtabelle zum Herunterladen.