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실험실 / ML 여정: 다섯 가지 질문, 다섯 가지 출발점
IteraGPU / ML 연구

오늘 어떤 질문이 막혀 있나요?

첫 로딩부터 체크포인트까지, 연산 캠페인 전에 확인할 항목을 정리하세요. 규모 산정, 측정, 활용 가능한 결과 보존을 위한 가이드를 확인하세요.

막히는 질문을 선택하세요. 각 경로는 구체적인 결정으로 이어지며, 라이브러리에는 모든 참고 자료가 모여 있습니다.

제 모델은 아직 실행해 본 적이 없습니다. 어디서부터 시작해야 할까요?

메모리 예산과 첫 실험의 입력값입니다.

  1. GPU 메모리 산정: 계산, 예비분, 검증

    가중치를 Gio 단위로 계산하고, 명시적인 예비분을 세우고, 단계별 피크를 검증하세요. 수치 예시, 양자화 함정, 카드별 선택.

  2. GPU 메모리: 추정치와 피크의 차이 설명하기

    가중치, 캐시, 활성화를 구분하고 단계별로 allocated와 reserved를 측정한 뒤, 노트북과 PyTorch 프로토콜로 여유분을 선택하세요.

  3. KV 캐시: 컨텍스트, GQA, 배치에 따른 메모리 계산

    KV 헤드, 컨텍스트, 동시 시퀀스로 KV 캐시를 계산하세요. 실제 시험 전에 GQA, 정밀도, 정적 캐시를 구분하세요.

점수가 오르고 있는데, 믿어도 될까요?

분리된 평가 세트, 재검토한 오류, 그리고 규명된 차이입니다.

  1. 데이터 누수 없는 ML 평가 세트 구축하기

    그룹, 중복, 데이터 용도를 분리하여 통제 가능하고 의사 결정에 적합한 별도의 ML 평가 세트를 구축하세요.

  2. 다음 실험을 선택하기 위한 ML 오류 분석

    분류 및 추출 오류를 분석하세요: 혼동 행렬, 레퍼런스, 분류 체계, 회귀, 다음 수정 사항 점검.

  3. 시드 간 변동성: ML 차이가 설득력이 있나요?

    짝지은 시드, 분산, 유용한 효과 임계값으로 ML 반복을 해석하세요. 계산 예시와 소표본의 한계.

학습을 준비하고 있습니다. 본격적인 실행 전에 무엇을 확인해야 할까요?

완전한 업데이트, 명시적인 배치, 활용 가능한 추적 기록입니다.

  1. GPU 학습: 캠페인 전에 루프 검증하기

    데이터, 배치, 학습 재개를 준비하세요. 단계별 프로토콜로 메모리, 그라디언트, 검증, 출력 파일을 통제합니다.

  2. 마이크로배치와 누적: 실효 배치 계산하기

    실효 배치를 계산하고, 손실을 정규화하며, 한 장 또는 여러 장의 카드에서 그래디언트 누적을 검증합니다. 그에 따르는 동등성의 한계도 함께 확인합니다.

  3. ML 실험 추적: 실행에서 결정까지

    데이터, 코드, 파라미터, 예측, 그리고 의사결정을 ML 실험 매니페스트로 연결하세요. 도구를 강요하지 않고도 런과 아티팩트를 관리하는 예시입니다.

모델 적응 또는 압축: 어떤 변형을 선택해야 할까요?

기준점, 통제된 변경, 비교 가능한 품질입니다.

  1. 파인튜닝: 적응 방식 선택과 기여 검증

    기준, 분리된 데이터, 재로드 검증을 갖춘 파인튜닝을 준비하세요. LoRA, 양자화 기반, 예산, 회귀 분석.

  2. 양자화 비교: 메모리, 품질, 실용 비용

    참조, 캘리브레이션, 가중치 형식, KV 캐시를 동일한 데이터로 비교하세요. GPU 예산을 결정하기 전에 메모리와 품질을 측정하세요.

  3. ML 어블레이션 계획하기: 대조군, 효과, 예산

    대조군, 요인, 상호작용, 실험 예산을 갖춘 ML 어블레이션 계획을 세우세요. 변형의 우선순위를 정하고 결론을 내기 위한 계산 예시입니다.

예산이 제한적입니다. 어떤 실험을 먼저 해야 할까요?

실험 순서와 유용한 결과에 비춘 요금제 비용입니다.

  1. ML 캠페인 예산 책정: 실험, 결정, 전체 정액제

    ML 캠페인을 분해하고, 변형의 우선순위를 정하며, GPU 정액제를 유용한 결과에 연결하세요. 일정과 USD 예산 예시도 함께 제공합니다.

  2. ML 어블레이션 계획하기: 대조군, 효과, 예산

    대조군, 요인, 상호작용, 실험 예산을 갖춘 ML 어블레이션 계획을 세우세요. 변형의 우선순위를 정하고 결론을 내기 위한 계산 예시입니다.

  3. ML 벤치마크: 동일한 품질에서 비용 비교하기

    품질을 고정하고 동일한 코퍼스를 측정한 뒤 3일, 7일 또는 30일 GPU 요금제의 총비용을 비교하세요. 프로토콜과 원본 표를 다운로드할 수 있습니다.

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