다음 입증을 위한 방법들.
크기 산정, 평가, 비교, 실험 보존을 위한 열다섯 가지 참고 자료입니다. 질문 하나를 골라 예제를 풀어 본 뒤, 결정에 필요한 프로토콜과 자료를 다시 확인하세요.
다음 결정
에는 시작점이 있습니다.
여러분의 실험대에: IteraGPU Lab v1
가중치 추정 → 소규모 네트워크 계측 → 품질 고정 비교 준비. 노트북과 표는 비어 있으며, 메모 폴더는 스크립트 검증 시도의 범위를 명시합니다.
부하를 감당하기
가중치 계산, 캐시, 피크를 만드는 단계를 분리하세요.
GPU 메모리 산정: 계산, 예비분, 검증
가중치를 Gio 단위로 계산하고, 명시적인 예비분을 세우고, 단계별 피크를 검증하세요. 수치 예시, 양자화 함정, 카드별 선택.
방법 읽기GPU 메모리: 추정치와 피크의 차이 설명하기
가중치, 캐시, 활성화를 구분하고 단계별로 allocated와 reserved를 측정한 뒤, 노트북과 PyTorch 프로토콜로 여유분을 선택하세요.
방법 읽기KV 캐시: 컨텍스트, GQA, 배치에 따른 메모리 계산
KV 헤드, 컨텍스트, 동시 시퀀스로 KV 캐시를 계산하세요. 실제 시험 전에 GQA, 정밀도, 정적 캐시를 구분하세요.
방법 읽기마이크로배치와 누적: 실효 배치 계산하기
실효 배치를 계산하고, 손실을 정규화하며, 한 장 또는 여러 장의 카드에서 그래디언트 누적을 검증합니다. 그에 따르는 동등성의 한계도 함께 확인합니다.
방법 읽기허용 가능한 품질 정의하기
예시를 준비하고, 오류를 읽고, 압축이 무엇을 바꾸는지 확인하세요.
데이터 누수 없는 ML 평가 세트 구축하기
그룹, 중복, 데이터 용도를 분리하여 통제 가능하고 의사 결정에 적합한 별도의 ML 평가 세트를 구축하세요.
방법 읽기다음 실험을 선택하기 위한 ML 오류 분석
분류 및 추출 오류를 분석하세요: 혼동 행렬, 레퍼런스, 분류 체계, 회귀, 다음 수정 사항 점검.
방법 읽기양자화 비교: 메모리, 품질, 실용 비용
참조, 캘리브레이션, 가중치 형식, KV 캐시를 동일한 데이터로 비교하세요. GPU 예산을 결정하기 전에 메모리와 품질을 측정하세요.
방법 읽기GPU 추론: 메모리, 컨텍스트, 품질에 따른 선택
컨텍스트, 동시성, 메모리 피크, 출력 품질을 기준으로 추론 규모를 산정하세요. GPU 요금제를 선택하기 전에 실천 가능한 프로토콜을 확인하세요.
방법 읽기차이의 원인 귀속시키기
대조군을 선택하고, 변형을 구성하고, 효과와 변동성을 구분하세요.
ML 어블레이션 계획하기: 대조군, 효과, 예산
대조군, 요인, 상호작용, 실험 예산을 갖춘 ML 어블레이션 계획을 세우세요. 변형의 우선순위를 정하고 결론을 내기 위한 계산 예시입니다.
방법 읽기시드 간 변동성: ML 차이가 설득력이 있나요?
짝지은 시드, 분산, 유용한 효과 임계값으로 ML 반복을 해석하세요. 계산 예시와 소표본의 한계.
방법 읽기GPU 학습: 캠페인 전에 루프 검증하기
데이터, 배치, 학습 재개를 준비하세요. 단계별 프로토콜로 메모리, 그라디언트, 검증, 출력 파일을 통제합니다.
방법 읽기파인튜닝: 적응 방식 선택과 기여 검증
기준, 분리된 데이터, 재로드 검증을 갖춘 파인튜닝을 준비하세요. LoRA, 양자화 기반, 예산, 회귀 분석.
방법 읽기증거 보존 및 예산 확보
관찰 결과를 파일, 계약한 요금제, 다음 결정과 연결하세요.
ML 실험 추적: 실행에서 결정까지
데이터, 코드, 파라미터, 예측, 그리고 의사결정을 ML 실험 매니페스트로 연결하세요. 도구를 강요하지 않고도 런과 아티팩트를 관리하는 예시입니다.
방법 읽기ML 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.
방법 읽기ML 캠페인 예산 책정: 실험, 결정, 전체 정액제
ML 캠페인을 분해하고, 변형의 우선순위를 정하며, GPU 정액제를 유용한 결과에 연결하세요. 일정과 USD 예산 예시도 함께 제공합니다.
방법 읽기IteraGPU Lab v1
메모리 계산, 소규모 합성 네트워크, 품질 프로토콜 및 빈 결과 표: 두 폴더는 팩 사용 방법과 여러분의 워크로드에서 아직 측정해야 할 항목을 설명합니다.
- IteraGPU Lab v1 팩 다운로드
MIT 라이선스의 원본 리소스입니다. 결과는 비어 있으며, 소규모 로컬 기기 점검은 카탈로그의 GPU를 검증하지 않습니다.