Laboratorio / GPU per training, inferenza e fine-tuning
IteraGPU / Ricerca ML
Quale lavoro affidi al modello?
Training, inferenza e adattamento richiedono compromessi diversi tra memoria, precisione e durata. Parti dal tuo carico di lavoro per preparare la configurazione e il protocollo adatti.
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.
Preparare il protocolloInferenza 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.
Preparare il protocolloFine-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.
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