Metodi per costruire la tua prossima prova.
Quindici riferimenti per dimensionare, valutare, confrontare e conservare i tuoi esperimenti. Scegli una domanda, lavora su un esempio, poi riprendi il protocollo e le risorse utili alla tua decisione.
La tua prossima decisione
ha un punto di partenza.
- Calcolare un envelope
Imposta i parametri, la precisione e una riserva esplicita.
- Osservare le fasi
Collega il picco agli input e al lavoro effettivamente eseguito.
- Confrontare i risultati
Fissa la qualità prima del costo del risultato utile.
Sul tuo banco di lavoro: IteraGPU Lab v1
Stimare i pesi → strumentare una piccola rete → preparare un confronto a qualità fissa. Il notebook e la tabella sono vuoti; il dossier di memoria precisa la portata del test di validazione dello script.
Far reggere il carico
Separare il calcolo dei pesi, la cache e le fasi che creano il picco.
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.
Leggi il metodoMemoria 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.
Leggi il metodoCache 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.
Leggi il metodoMicrobatch 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.
Leggi il metodoDefinire una qualità accettabile
Preparare gli esempi, leggere gli errori e controllare cosa cambia una compressione.
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.
Leggi il metodoAnalizzare 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.
Leggi il metodoConfrontare 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.
Leggi il metodoInferenza GPU: scegliere in base a memoria, contesto e qualità
Dimensiona l'inferenza con il contesto, la concorrenza, il picco di memoria e la qualità degli output. Un protocollo concreto prima di scegliere il tuo forfait GPU.
Leggi il metodoAttribuire le differenze
Scegliere un controllo, organizzare le varianti e distinguere un effetto dalla variabilità.
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.
Leggi il metodoVariabilità 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.
Leggi il metodoAddestramento 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.
Leggi il metodoFine-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.
Leggi il metodoConservare e finanziare la prova
Collegare le osservazioni ai file, al forfait impegnato e alla prossima decisione.
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.
Leggi il metodoBenchmark 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.
Leggi il metodoPianificare 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.
Leggi il metodoIteraGPU Lab v1
Calcolo della memoria, piccola rete sintetica, protocollo di qualità e tabella dei risultati vuota: i due dossier spiegano come usare il pacchetto, poi cosa resta da misurare sul tuo carico.
- Scarica il pacchetto IteraGPU Lab v1
Risorse originali sotto licenza MIT. I risultati restano vuoti; il piccolo controllo locale dello strumento non qualifica le GPU del catalogo.