Quale domanda ti blocca oggi?
Dal primo caricamento ai checkpoint, organizza i punti da verificare prima di una campagna di calcolo. Trova guide per dimensionare, misurare e conservare risultati utilizzabili.
Il mio modello non è ancora stato eseguito. Da dove iniziare?
Un limite di memoria e gli input della prima prova.
Dimensionare la memoria GPU: calcolo, riserve e validazione
Calcola i pesi in GiB, costruisci una riserva esplicita e valida il picco per fase. Esempi numerici, trappole di quantizzazione e scelta per scheda.
Memoria GPU: spiegare la differenza tra stima e picco
Distingui pesi, cache e attivazioni, misura allocated e reserved per fase, poi scegli un margine con un notebook e un protocollo PyTorch.
Cache KV: calcolare la memoria in base a contesto, GQA e batch
Calcola la cache KV con le teste KV, il contesto e le sequenze simultanee. Distingui GQA, precisione e cache statica prima di una prova reale.
Il punteggio migliora, ma posso fidarmi?
Un set di valutazione isolato, errori ricontrollati e una differenza qualificata.
Costruire un set di valutazione ML senza fuga di dati
Separa gruppi, duplicati e usi dei dati per costruire un set di valutazione ML tenuto da parte, controllabile e adatto alla tua decisione.
Analizzare gli errori ML per scegliere il prossimo esperimento
Analizza gli errori di classificazione ed estrazione: matrice di confusione, riferimenti, tassonomia, regressioni e controllo della correzione successiva.
Variabilità tra seed: uno scarto ML è convincente?
Interpreta le ripetizioni ML con seed appaiati, la dispersione e una soglia di effetto utile. Esempio calcolato e limiti di un piccolo campione.
Sto preparando un addestramento. Cosa verificare prima della serie?
Un aggiornamento completo, un batch esplicito e tracce utilizzabili.
Addestramento GPU: validare il ciclo prima della campagna
Prepara i dati, il batch e la ripresa di un addestramento. Un protocollo per fase per controllare memoria, gradienti, validazione e file di output.
Microbatch e accumulo: calcolare il batch effettivo
Calcola il batch effettivo, normalizza la perdita e verifica un accumulo di gradienti su una o più schede, con i suoi limiti di equivalenza.
Tracciare i propri esperimenti ML: dal run alla decisione
Collega dati, codice, parametri, predizioni e decisioni con un manifest di esperimento ML. Esempio di controllo di run e artefatti senza strumenti imposti.
Adattare o comprimere il modello: come scegliere una variante?
Un riferimento, una modifica controllata e una qualità comparabile.
Fine-tuning: scegliere un adattamento e verificarne il contributo
Prepara un fine-tuning con un riferimento, dati separati e un controllo di ricaricamento. LoRA, base quantizzata, budget e analisi delle regressioni.
Confrontare le quantizzazioni: memoria, qualità e costo utile
Confronta riferimento, calibrazione, formato dei pesi e cache KV con gli stessi dati. Misura memoria e qualità prima di decidere il budget GPU.
Pianificare ablazioni ML: controllo, effetti e budget
Costruisci un piano di ablazione ML con controllo, fattori, interazioni e budget di prove. Un esempio calcolato per dare priorità alle varianti e concludere.
Il budget è limitato. Quali prove condurre per prime?
Un ordine di esperimenti e il costo del pacchetto avvicinato ai risultati utili.
Pianificare il budget di una campagna ML: prove, decisioni e forfait intero
Scomponi una campagna ML, dai priorità alle varianti e collega il forfait GPU ai risultati utili, con un esempio di calendario e di budget in USD.
Pianificare ablazioni ML: controllo, effetti e budget
Costruisci un piano di ablazione ML con controllo, fattori, interazioni e budget di prove. Un esempio calcolato per dare priorità alle varianti e concludere.
Benchmark ML: confrontare il costo a qualità equivalente
Fissa la qualità, misura lo stesso corpus e confronta il costo completo dei forfait GPU da 3, 7 o 30 giorni. Protocollo e tabella grezza da scaricare.