Quelle question vous bloque aujourd’hui ?
Du premier chargement aux checkpoints, organisez les points à vérifier avant une campagne de calcul. Retrouvez des guides pour dimensionner, mesurer et conserver des résultats exploitables.
Mon modèle n’a pas encore tourné. Par où commencer ?
Une enveloppe mémoire et les entrées du premier essai.
Dimensionner la mémoire GPU : calcul, réserves et validation
Calculez les poids en Gio, construisez une réserve explicite et validez le pic par phase. Exemples chiffrés, pièges de quantification et choix par carte.
Mémoire GPU : expliquer l’écart entre estimation et pic
Distinguez poids, cache et activations, mesurez allocated et reserved par phase, puis choisissez une marge avec un notebook et un protocole PyTorch.
Cache KV : calculer la mémoire selon contexte, GQA et batch
Calculez le cache KV avec les têtes KV, le contexte et les séquences simultanées. Distinguez GQA, précision et cache statique avant un essai réel.
Le score progresse, mais puis-je lui faire confiance ?
Un jeu d’évaluation isolé, des erreurs relues et une différence qualifiée.
Construire un jeu d’évaluation ML sans fuite de données
Séparez groupes, doublons et usages des données pour construire un jeu d’évaluation ML tenu à part, contrôlable et adapté à votre décision.
Analyser les erreurs ML pour choisir la prochaine expérience
Analysez les erreurs de classification et d’extraction : matrice de confusion, références, taxonomie, régressions et contrôle de la correction suivante.
Variabilité entre seeds : un écart ML est-il convaincant ?
Interprétez les répétitions ML avec des graines appariées, la dispersion et un seuil d’effet utile. Exemple calculé et limites d’un petit échantillon.
Je prépare un entraînement. Que faut-il vérifier avant la série ?
Une mise à jour complète, un batch explicite et des traces exploitables.
Entraînement GPU : valider la boucle avant la campagne
Préparez les données, le batch et la reprise d’un entraînement. Un protocole par phase pour contrôler mémoire, gradients, validation et fichiers de sortie.
Microbatch et accumulation : calculer le batch effectif
Calculez le batch effectif, normalisez la perte et vérifiez une accumulation de gradients sur une ou plusieurs cartes, avec ses limites d’équivalence.
Tracer ses expériences ML : du run à la décision
Reliez données, code, paramètres, prédictions et décision avec un manifeste d’expérience ML. Exemple de contrôle des runs et artefacts sans outil imposé.
Adapter ou compresser le modèle : comment choisir une variante ?
Une référence, un changement contrôlé et une qualité comparable.
Fine-tuning : choisir une adaptation et vérifier son apport
Préparez un fine-tuning avec une référence, des données séparées et un contrôle de rechargement. LoRA, base quantifiée, budget et analyse des régressions.
Comparer des quantifications : mémoire, qualité et coût utile
Comparez référence, calibration, format des poids et cache KV avec les mêmes données. Mesurez mémoire et qualité avant de décider du budget GPU.
Planifier des ablations ML : témoin, effets et budget
Construisez un plan d’ablation ML avec témoin, facteurs, interactions et budget d’essais. Un exemple calculé pour prioriser les variantes et conclure.
Le budget est limité. Quels essais mener en premier ?
Un ordre d’expériences et le coût du forfait rapproché des résultats utiles.
Budgéter une campagne ML : essais, décisions et forfait entier
Décomposez une campagne ML, priorisez les variantes et reliez le forfait GPU aux résultats utiles, avec un exemple de calendrier et de budget en USD.
Planifier des ablations ML : témoin, effets et budget
Construisez un plan d’ablation ML avec témoin, facteurs, interactions et budget d’essais. Un exemple calculé pour prioriser les variantes et conclure.
Benchmark ML : comparer le coût à qualité équivalente
Fixez la qualité, mesurez le même corpus et comparez le coût entier des forfaits GPU de 3, 7 ou 30 jours. Protocole et tableau brut à télécharger.