Laboratorio / GPU para entrenamiento, inferencia y fine-tuning
IteraGPU / Investigación ML
¿Qué trabajo le confías al modelo?
El entrenamiento, la inferencia y la adaptación exigen compromisos distintos entre memoria, precisión y duración. Parte de tu carga de trabajo para preparar la configuración y el protocolo que le convienen.
Entrenamiento con GPU: validar el bucle antes de la campaña
Prepara los datos, el batch y la reanudación de un entrenamiento. Un protocolo por fase para controlar memoria, gradientes, validación y archivos de salida.
Preparar el protocoloInferencia GPU: elegir según memoria, contexto y calidad
Dimensiona la inferencia con el contexto, la concurrencia, el pico de memoria y la calidad de las salidas. Un protocolo concreto antes de elegir tu forfait GPU.
Preparar el protocoloFine-tuning: elegir una adaptación y verificar su aporte
Prepara un fine-tuning con una referencia, datos separados y un control de recarga. LoRA, base cuantizada, presupuesto y análisis de las regresiones.
Preparar el protocolo