Labor / GPU für Training, Inferenz und Fine-Tuning
IteraGPU / ML-Forschung
Welche Aufgabe vertrauen Sie dem Modell an?
Training, Inferenz und Anpassung erfordern unterschiedliche Kompromisse zwischen Speicher, Genauigkeit und Laufzeit. Gehen Sie von Ihrer Arbeitslast aus, um die passende Konfiguration und das passende Protokoll vorzubereiten.
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.
Protokoll vorbereitenGPU-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.
Protokoll vorbereitenFine-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.
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