Methoden, um Ihren nächsten Beweis zu erbringen.
Fünfzehn Referenzen zum Dimensionieren, Bewerten, Vergleichen und Aufbewahren Ihrer Experimente. Wählen Sie eine Frage, bearbeiten Sie ein Beispiel und greifen Sie dann auf das Protokoll und die Ressourcen zurück, die für Ihre Entscheidung nützlich sind.
Ihre nächste Entscheidung
hat einen Ausgangspunkt.
- Eine Speicherhülle berechnen
Legen Sie die Parameter, die Präzision und eine ausdrückliche Reserve fest.
- Die Phasen beobachten
Verknüpfen Sie die Spitze mit den Eingaben und der tatsächlich ausgeführten Arbeit.
- Die Ergebnisse vergleichen
Legen Sie die Qualität vor den Kosten des nutzbaren Ergebnisses fest.
An Ihrem Arbeitsplatz: IteraGPU Lab v1
Gewichte schätzen → ein kleines Netzwerk instrumentieren → einen Vergleich bei festgelegter Qualität vorbereiten. Das Notebook und die Tabelle sind leer; der Gedächtnisordner präzisiert den Umfang des Validierungstests des Skripts.
Die Last tragen
Berechnung, Gewichte, Cache und die Phasen, die die Spitze verursachen, getrennt betrachten.
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.
Die Methode lesenGPU-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.
Die Methode lesenKV-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.
Die Methode lesenMicrobatch 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.
Die Methode lesenEine akzeptable Qualität definieren
Beispiele vorbereiten, Fehler lesen und prüfen, was eine Kompression verändert.
Ein ML-Evaluierungsset ohne Datenleck aufbauen
Trennen Sie Gruppen, Duplikate und Datennutzung, um ein zurückgehaltenes, kontrollierbares ML-Evaluierungsset aufzubauen, das zu Ihrer Entscheidung passt.
Die Methode lesenML-Fehler analysieren, um das nächste Experiment zu wählen
Analysieren Sie Klassifikations- und Extraktionsfehler: Konfusionsmatrix, Referenzen, Taxonomie, Regressionen und Kontrolle der nächsten Korrektur.
Die Methode lesenQuantisierungen 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.
Die Methode lesenGPU-Inferenz: Auswahl nach Speicher, Kontext und Qualität
Dimensionieren Sie die Inferenz mit dem Kontext, der Nebenläufigkeit, der Speicherspitze und der Qualität der Ausgaben. Ein konkretes Protokoll, bevor Sie Ihr GPU-Paket wählen.
Die Methode lesenUnterschiede zuordnen
Eine Kontrolle wählen, die Varianten organisieren und einen Effekt von der Variabilität unterscheiden.
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.
Die Methode lesenVariabilität 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.
Die Methode lesenGPU-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.
Die Methode lesenFine-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.
Die Methode lesenDen Nachweis bewahren und finanzieren
Beobachtungen mit den Dateien, dem gebuchten Tarif und der nächsten Entscheidung verknüpfen.
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.
Die Methode lesenML-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.
Die Methode lesenEine 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.
Die Methode lesenIteraGPU Lab v1
Speicherberechnung, kleines synthetisches Netzwerk, Qualitätsprotokoll und leere Ergebnistabelle: Die beiden Ordner erklären, wie das Paket zu verwenden ist und was dann noch bei Ihrer Arbeitslast zu messen bleibt.
- Paket IteraGPU Lab v1 herunterladen
Originalressourcen unter MIT-Lizenz. Die Ergebnisse bleiben leer; die kleine lokale Kontrolle des Instruments qualifiziert nicht die GPUs des Katalogs.