ラボ / 学習・推論・ファインチューニング向けGPU
IteraGPU / ML研究
モデルにどんな作業を任せますか？
学習、推論、適応では、メモリ、精度、期間の間で異なるトレードオフが求められます。自分のワークロードから始めて、それに合った構成とプロトコルを準備しましょう。
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。
プロトコルを準備する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。
プロトコルを準備する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。
プロトコルを準備する