Metode untuk membangun bukti Anda berikutnya.
Lima belas referensi untuk menghitung ukuran, mengevaluasi, membandingkan, dan menyimpan eksperimen Anda. Pilih satu pertanyaan, kerjakan sebuah contoh, lalu lanjutkan dengan protokol dan sumber daya yang berguna untuk keputusan Anda.
Keputusan Anda berikutnya
punya titik awal.
- Menghitung anggaran
Tetapkan parameter, presisi, dan cadangan yang eksplisit.
- Mengamati fase
Kaitkan puncaknya dengan input dan pekerjaan yang benar-benar dijalankan.
- Membandingkan hasil
Tetapkan kualitas sebelum biaya hasil yang berguna.
Di meja kerja Anda: IteraGPU Lab v1
Perkirakan bobot → instrumentasikan jaringan kecil → siapkan perbandingan pada kualitas yang ditetapkan. Notebook dan tabelnya masih kosong; berkas memori merinci cakupan uji validasi skrip.
Menahan beban
Pisahkan komputasi bobot, cache, dan fase yang menciptakan puncak.
Mengukur memori GPU: perhitungan, cadangan, dan validasi
Hitung bobot dalam Gio, bangun cadangan eksplisit, dan validasi puncak per fase. Contoh numerik, jebakan kuantisasi, dan pilihan per kartu.
Baca metodenyaMemori GPU: menjelaskan selisih antara estimasi dan puncak
Bedakan bobot, cache, dan aktivasi, ukur allocated dan reserved per fase, lalu pilih margin dengan notebook dan protokol PyTorch.
Baca metodenyaCache KV: menghitung memori berdasarkan konteks, GQA, dan batch
Hitung cache KV dengan kepala KV, konteks, dan sekuens bersamaan. Bedakan GQA, presisi, dan cache statis sebelum uji coba nyata.
Baca metodenyaMicrobatch dan akumulasi: menghitung batch efektif
Hitung batch efektif, normalkan loss, dan verifikasi akumulasi gradien pada satu atau beberapa kartu, beserta batas kesetaraannya.
Baca metodenyaMenetapkan kualitas yang dapat diterima
Siapkan contoh, baca kesalahan, dan kendalikan apa yang diubah oleh kompresi.
Membangun himpunan evaluasi ML tanpa kebocoran data
Pisahkan grup, duplikat, dan penggunaan data untuk membangun himpunan evaluasi ML yang disisihkan, terkendali, dan sesuai dengan keputusan Anda.
Baca metodenyaMenganalisis kesalahan ML untuk memilih eksperimen berikutnya
Analisis kesalahan klasifikasi dan ekstraksi: matriks konfusi, referensi, taksonomi, regresi, dan kontrol atas koreksi berikutnya.
Baca metodenyaMembandingkan kuantisasi: memori, kualitas, dan biaya yang berguna
Bandingkan referensi, kalibrasi, format bobot, dan cache KV dengan data yang sama. Ukur memori dan kualitas sebelum memutuskan anggaran GPU.
Baca metodenyaInferensi GPU: memilih berdasarkan memori, konteks, dan kualitas
Ukur inferensi dengan konteks, konkurensi, puncak memori, dan kualitas output. Protokol konkret sebelum memilih paket GPU Anda.
Baca metodenyaMengatribusikan perbedaan
Pilih kontrol, atur varian, dan bedakan efek dari variabilitas.
Merencanakan ablasi ML: kontrol, efek, dan anggaran
Susun rencana ablasi ML dengan kontrol, faktor, interaksi, dan anggaran uji coba. Contoh perhitungan untuk memprioritaskan varian dan menyimpulkan.
Baca metodenyaVariabilitas antar seed: apakah selisih ML meyakinkan?
Tafsirkan pengulangan ML dengan seed berpasangan, dispersi, dan ambang efek yang berguna. Contoh perhitungan dan keterbatasan sampel kecil.
Baca metodenyaPelatihan GPU: validasi loop sebelum kampanye
Siapkan data, batch, dan pemulihan pelatihan. Satu protokol per fase untuk mengontrol memori, gradien, validasi, dan berkas keluaran.
Baca metodenyaFine-tuning: memilih adaptasi dan memverifikasi kontribusinya
Siapkan fine-tuning dengan referensi, data terpisah, dan kontrol pemuatan ulang. LoRA, basis terkuantisasi, anggaran, dan analisis regresi.
Baca metodenyaMenyimpan dan membiayai bukti
Hubungkan observasi dengan berkas, paket yang disepakati, dan keputusan berikutnya.
Melacak eksperimen ML Anda: dari run hingga keputusan
Hubungkan data, kode, parameter, prediksi, dan keputusan dengan manifes eksperimen ML. Contoh kontrol run dan artefak tanpa alat yang diwajibkan.
Baca metodenyaBenchmark ML: membandingkan biaya pada kualitas setara
Tetapkan kualitas, ukur korpus yang sama, dan bandingkan biaya penuh paket GPU 3, 7, atau 30 hari. Protokol dan tabel mentah untuk diunduh.
Baca metodenyaMenganggarkan kampanye ML: percobaan, keputusan, dan paket penuh
Uraikan kampanye ML, prioritaskan varian, dan hubungkan paket GPU dengan hasil yang berguna, lengkap dengan contoh jadwal dan anggaran dalam USD.
Baca metodenyaIteraGPU Lab v1
Perhitungan memori, jaringan sintetis kecil, protokol kualitas, dan tabel hasil kosong: kedua berkas menjelaskan cara menggunakan paket ini, lalu apa yang masih perlu diukur pada beban kerja Anda.
- Unduh paket IteraGPU Lab v1
Sumber daya orisinal di bawah lisensi MIT. Hasilnya tetap kosong; kontrol lokal kecil pada instrumen tidak memenuhi syarat untuk GPU di katalog.