Laboratorium / GPU untuk pelatihan, inferensi, dan fine-tuning
IteraGPU / Riset ML
Tugas apa yang Anda percayakan kepada model?
Pelatihan, inferensi, dan adaptasi menuntut kompromi yang berbeda antara memori, presisi, dan durasi. Mulailah dari beban kerja Anda untuk mempersiapkan konfigurasi dan protokol yang sesuai.
Pelatihan GPU: validasi loop sebelum kampanye
Siapkan data, batch, dan pemulihan pelatihan. Satu protokol per fase untuk mengontrol memori, gradien, validasi, dan berkas keluaran.
Siapkan protokolInferensi GPU: memilih berdasarkan memori, konteks, dan kualitas
Ukur inferensi dengan konteks, konkurensi, puncak memori, dan kualitas output. Protokol konkret sebelum memilih paket GPU Anda.
Siapkan protokolFine-tuning: memilih adaptasi dan memverifikasi kontribusinya
Siapkan fine-tuning dengan referensi, data terpisah, dan kontrol pemuatan ulang. LoRA, basis terkuantisasi, anggaran, dan analisis regresi.
Siapkan protokol