次の証明を組み立てるための方法。
サイジング、評価、比較、実験の保存のための15のリファレンス。問いを1つ選び、例に取り組み、判断に必要なプロトコルとリソースを確認しましょう。
あなたの次の決断
には出発点があります。
- 予算枠を計算する
パラメータ、精度、明示的な予備枠を設定します。
- 各フェーズを観察する
ピークを入力と実際に実行された作業に関連付けましょう。
- 結果を比較する
有用な結果のコストより先に品質を定めましょう。
あなたの実験台へ：IteraGPU Lab v1
重みを推定 → 小さなネットワークを計測 → 品質を固定した比較を準備。ノートブックと表は空欄のまま。メモリフォルダにはスクリプト検証テストの範囲が記載されています。
負荷を収める
重みの計算、キャッシュ、ピークを生むフェーズを分離します。
GPU メモリの見積もり：計算、予備、検証
重みを Gio で計算し、明示的な予備を設け、フェーズごとにピークを検証します。数値例、量子化の落とし穴、カードごとの選択。
方法を読むGPUメモリ：推定値とピークの差を説明する
重み、キャッシュ、アクティベーションを区別し、フェーズごとにallocatedとreservedを測定したうえで、ノートブックとPyTorchプロトコルを使って余裕（マージン）を決めましょう。
方法を読むKV キャッシュ：コンテキスト、GQA、バッチからメモリを計算する
KV ヘッド、コンテキスト、同時シーケンスから KV キャッシュを計算します。実際の試行の前に、GQA、精度、静的キャッシュを区別してください。
方法を読むマイクロバッチと蓄積：実効バッチを計算する
実効バッチを計算し、損失を正規化し、1枚または複数のGPUでの勾配蓄積をその等価性の限界とともに検証します。
方法を読む許容できる品質を定義する
サンプルを準備し、エラーを読み、圧縮が何を変えるかを確認します。
データ漏洩のないML評価セットを構築する
グループ、重複、データの用途を分離し、ホールドアウトされた、管理可能で、あなたの意思決定に適したML評価セットを構築しましょう。
方法を読む次の実験を選ぶためにMLのエラーを分析する
分類と抽出のエラーを分析します。混同行列、参照、分類体系、リグレッション、次の修正の検証を行います。
方法を読む量子化を比較する：メモリ、品質、実用的なコスト
参照、キャリブレーション、重みの形式、KVキャッシュを同じデータで比較します。GPU予算を決める前に、メモリと品質を計測してください。
方法を読むGPU推論：メモリ、コンテキスト、品質による選択
コンテキスト、同時実行、メモリのピーク、出力品質で推論をサイジングしましょう。GPUプランを選ぶ前の具体的なプロトコルです。
方法を読む差分を要因に割り当てる
対照を選び、バリアントを整理し、効果とばらつきを区別します。
MLアブレーションを計画する：対照、効果、予算
対照、因子、交互作用、試行予算を備えたMLアブレーションプランを構築します。バリアントの優先順位付けと結論に役立つ計算例付き。
方法を読むシード間の変動：MLの差は説得力があるか？
対応のあるシード、ばらつき、実用的な効果のしきい値を用いてMLの繰り返しを解釈します。計算例と小標本の限界。
方法を読むGPU トレーニング：キャンペーン前に学習ループを検証する
データ、バッチ、トレーニングの再開を準備します。フェーズごとのプロトコルでメモリ、勾配、検証、出力ファイルを管理します。
方法を読むファインチューニング：適応を選び、その貢献を検証する
参照、分離されたデータ、再読み込みの確認とともにファインチューニングを準備します。LoRA、量子化ベース、予算、リグレッションの分析。
方法を読む証拠を保存し、資金を確保する
観察結果をファイル、契約したプラン、次の判断に結び付けます。
ML実験を追跡する:runから意思決定まで
データ、コード、パラメータ、予測、意思決定をML実験マニフェストで結び付けましょう。特定のツールに縛られずに実行とアーティファクトを管理する例です。
方法を読むMLベンチマーク：同等品質でのコスト比較
品質を固定し、同じコーパスを測定し、3日、7日、30日のGPU料金プランの総コストを比較します。プロトコルと生データ表をダウンロードできます。
方法を読むMLキャンペーンの予算編成：試行、意思決定、定額プラン全体
MLキャンペーンを分解し、バリアントに優先順位をつけ、GPUの定額プランを有用な成果に結びつけます。スケジュールとUSD建て予算の例つき。
方法を読むIteraGPU Lab v1
メモリ計算、小規模な合成ネットワーク、品質プロトコル、そして空の結果表。2つのドキュメントでは、パックの使い方と、ご自身のワークロードで何を測定すべきかを説明しています。
- IteraGPU Lab パック v1 をダウンロード
MIT ライセンスのオリジナルリソース。結果は未記入のままです。計測器の簡易ローカルチェックはカタログの GPU を評価するものではありません。