GPU voor ML-onderzoek · Crypto-betaling zonder KYC
IteraGPU
Lab / Vragen over GPU-huur en betaling in crypto
IteraGPU / ML-onderzoek

De vragen vóór de eerste test.

Duur, loten, geheugen, betaling zonder KYC en het volgen van bestellingen: vind de antwoorden om uw GPU te kiezen en uw experiment voor te bereiden.

24 antwoord(en)

Je onderzoek huren en organiseren

Welke configuratie kies je voor een eerste ML-ervaring?

Vertrek vanuit het model en de vraag die je wilt beantwoorden. Schat de gewichten, en voeg vervolgens de cache, activaties en buffers van je uitvoering toe. Een eerste test van 3 dagen kan dienen om het model te laden, de afhankelijkheden te controleren en de geheugenpiek te meten. Vergelijk daarna de specificaties met voldoende capaciteit: een nieuwere kaart vervangt geen protocol dat is afgestemd op je workload.

Welke looptijden en aantallen kan ik kiezen?

De huurperiodes duren 3, 7 of 30 dagen. Je kiest 1 tot 10 loten in de checkout: een lot bevat één kaart, behalve B200 dat er twee bevat. Drie dagen zijn geschikt voor een gerichte validatie, zeven dagen voor een reeks varianten en dertig dagen voor een georganiseerde campagne. Bereid je gegevens en een herstelpunt voor voordat je berekeningen beginnen, zodat je de looptijd aan je doel kunt besteden.

Hoe lees je de prijs en voorraad van een configuratie?

De weergegeven prijs komt overeen met één lot voor de gekozen looptijd, in USD. Het ordertotaal vermenigvuldigt dit forfait met het aantal loten. De voorraad geeft de beschikbare kaarten aan, of de loten van twee kaarten voor B200. Twee loten B200 zijn bijvoorbeeld vier GPU's: de lotprijs mag niet een tweede keer met twee worden vermenigvuldigd.

Welke gegevens moet je verstrekken om te bestellen?

Kies de GPU, de looptijd, het aantal loten en je voorkeur voor de omgeving: Ubuntu, PyTorch, Blender of anders. Maak vervolgens je account aan met je voornaam, achternaam, e-mailadres en een wachtwoord, of kies 'Ik heb al een account' om in te loggen. Controleer de vooraf ingevulde gegevens als je bent ingelogd, en daarna het overzicht. Er wordt geen identiteitsbewijs van je gevraagd.

Kun je het geheugen van meerdere GPU's bij elkaar optellen?

Elke kaart heeft zijn eigen geheugen. Een verdeeld programma moet zijn gegevens of berekeningen expliciet over meerdere apparaten plaatsen; twee GPU's vormen niet automatisch één grote GPU. Het dupliceren van het model, het verdelen van lagen en het opsplitsen van trainingsstatussen beantwoorden aan verschillende behoeften. Kies je strategie voordat je meerdere loten bestelt.

Hoe bereid je een campagne van dertig dagen voor?

Bepaal de essentiële experimenten, de optionele varianten en je stopcriterium. Laat een klein volledig geval werken voordat je de lange loten start. Bewaar de coderevisies, de parameters, de metingen en een checkpoint dat je werkelijk opnieuw hebt geladen. Voorzie ook tijd om de resultaten te controleren en te exporteren, zodat je niet de hele periode aan berekeningen alleen besteedt.

Crypto, zonder KYC en betalingsopvolging

Wat betekent betalen zonder KYC bij IteraGPU?

IteraGPU vraagt voor de verhuur geen identiteitsbewijs en geen KYC-identiteitsverificatieprocedure. Bij het afrekenen worden wel je voornaam, achternaam en contact-e-mailadres bewaard. Je kiest een asset en het bijbehorende netwerk en doet daarna de overboeking vanuit je wallet. Deze route zonder identiteitscontrole betekent niet dat transacties op een publieke blockchain anoniem worden.

Welke assets en netwerken worden aangeboden?

De methoden zijn BTC op Bitcoin, ETH op Ethereum, USDT en USDC op Ethereum, SOL op Solana, TRX en USDT op Tron, en LTC op Litecoin. Kies het paar asset/netwerk dat in de opdracht wordt weergegeven. Voor een token zoals USDT is de naam alleen niet genoeg om de bestemming te identificeren: de instructies maken onderscheid tussen Ethereum en Tron.

Blijft het crypto-bedrag altijd hetzelfde?

De opdracht behoudt zijn totaal in USD. De instructies vermelden een exact crypto-bedrag, een koers en een vervaldatum. Gebruik de intentie die nog geldig is wanneer je de overboeking voorbereidt. Als die verloopt voordat je verzendt, vraag dan nieuwe instructies aan vanuit deze opdracht; het nieuwe bedrag komt overeen met de koers op dat moment.

Wat doet de knop 'Ik heb betaald'?

Klik na je overboeking op de knop van de betreffende intentie. De melding 'Betaling gemeld. Verificatie in behandeling.' geeft aan dat de melding is geregistreerd en blijft zichtbaar wanneer je terugkomt. De afwikkeling verloopt vervolgens via de verificatie. Als je een oude intentie hebt gebruikt, open die dan in de geschiedenis en gebruik de eigen knop ervan.

Hoe betaal ik een verhuur met mijn USD-saldo?

Een bevestigde crypto-opwaardering voedt je USD-saldo. Open daarna de verhuuropdracht en kies betaling met het saldo wanneer dat het bedrag dekt. De opwaardering en de verhuur houden elk hun eigen referentie, en het register laat je het credit en vervolgens het debet volgen. Het enkele registreren van een opwaardering voegt geen beschikbare middelen toe.

Waar volg ik de betaling en de voorbereiding van mijn GPU?

Je vindt het dossier terug in 'Mijn verhuur' en vervolgens in de lijst met opdrachten. Het toont het bedrag, de betaling en de leveringsfase afzonderlijk. 'Betaling gemeld' komt overeen met jouw verklaring; 'Betaald' komt overeen met een bevestigde betaling. Bekijk daarna de gereedheidsstatus en de toegangsgegevens zodra deze worden verstrekt.

Autonomie, data en ML-logboek

Kan ik mijn software en mijn verwerkingen kiezen?

Ja. Je kiest je code, je modellen, je dependencies en de verwerkingen die je op de gehuurde GPU uitvoert. Bereid een omgeving voor waarvan je de versies en vereisten kent. Controleer bij een overstap naar een andere hardwarefamilie de compatibiliteit van je bibliotheken en extensies voordat je een volledig protocol overzet.

Inspecteert IteraGPU mijn bestanden, prompts of berekeningen?

De service voert geen inspectie uit van de inhoud van je bestanden, prompts of berekeningen. Jij houdt de controle over je verwerkingen en je resultaten. De commerciële opvolging gebruikt de bestel- en betalingsgegevens; dit beleid vormt geen belofte van de afwezigheid van alle technische data of van absolute anonimiteit.

Wat bewaart het ML-logboek?

Het logboek bundelt de hypotheses, omgevingsversies, parameters en observaties die je erin noteert. Gebruik één fiche per experimentele vraag: bijvoorbeeld twee precisies vergelijken bij constante batch of het effect van de context op de cache meten. Een duidelijke notitie koppelt de configuratie aan de meting en de conclusie; ze verwart een schatting niet met een waargenomen resultaat.

Hoe vind ik mijn opdrachten terug vanuit een andere browser?

Log in bij IteraGPU met het e-mailadres en wachtwoord van je account om je opdrachten, je saldo en je logboek terug te vinden. Uitloggen sluit alleen de sessie. De gegevens van een oude gastsessie kunnen worden bewaard bij een nieuwe registratie vanuit die sessie, als die nog geldig is en nog niet is gekoppeld. Een identiek e-mailadres is niet genoeg om de dossiers van een andere browser terug te halen. Download het overzicht van je opdrachten om de nuttige referenties te bewaren.

Hoe vergelijk ik twee proeven zonder de conclusie te vertekenen?

Houd het model, de dataset, de versies, de invoerlengte en de meetregels constant. Verander één variabele per keer. Maak onderscheid tussen de eerste uitvoeringen en de gestabiliseerde toestand en meet ook de uitvoerkwaliteit, niet alleen de snelheid. Documenteer fouten: een overschreden geheugenpiek is nuttige informatie om de volgende configuratie te kiezen.

Wat moet je voorbereiden om een technisch probleem te onderzoeken?

Noteer het ordernummer, het GPU-model, de versie van de bibliotheken en de stappen die het probleem reproduceren. Beperk de casus indien mogelijk tot een representatieve invoer en geef aan wat er verwacht werd. Verwijder in je privéaanvraag de secrets en voeg de nuttige berichten als tekst toe; houd je bedrijfsgegevens en de volledige bestanden onder je eigen controle.

Protocollen en geheugen

Is de grootte van de gewichten voldoende om het GPU-geheugen te kiezen?

Nee. Die geeft een basis voor de opslag van de parameters. Het werk voegt andere objecten toe: activaties en tijdelijke allocaties, gradiënten en optimizer-toestanden tijdens de training, een mogelijke cache tijdens de generatie. Maak een schatting met de dimensies van je werklast en meet daarna een representatieve proef.

Wat betekent het resultaat van de dimensioneringstool?

Het is een hypothese die is berekend op basis van je invoer en de expliciet weergegeven posten. Ze helpt bij het organiseren van een selectie; ze garandeert noch het laden van een model, noch de snelheid ervan. Dimensies, formaten en extra kosten die eigen zijn aan je software kunnen de behoefte veranderen. Bewaar de schatting met de datum en vergelijk ze met de gemeten piek.

Is een lagere precisie altijd te verkiezen?

Een lagere precisie wijzigt het compromis tussen geheugen, berekening en numeriek gedrag. Vergelijk ze op dezelfde invoer met je kwaliteitscriteria. Houd het formaat van de gewichten, dat van de berekening en de bibliotheekversies bij: hun combinatie maakt de gekozen variant reproduceerbaar.

Tellen meerdere GPU's hun geheugen automatisch bij elkaar op?

Het programma moet het werk en, indien nodig, de modeltoestanden over de apparaten verdelen. Meerdere kaarten worden niet automatisch één gemeenschappelijk geheugen. Kies je parallellismestrategie op basis van het model en lees vervolgens de piek op elke GPU af. Het B200-pakket bevat twee GPU's; het geheugen blijft per kaart beschreven.

Hoe vergelijk ik twee proeven zonder de context te verliezen?

Leg eerst de vraag, de metrieken en het kwaliteitscriterium vast. Bewaar de invoer, versies, parameters, meetmethode en individuele resultaten. Leg uit wat er verandert tussen de varianten. Als er meerdere elementen tegelijk veranderen, kun je de volledige configuraties vergelijken, maar kun je het verschil niet aan één van die elementen toeschrijven.

Maakt een random seed mijn resultaat overal identiek?

Die beheerst sommige bronnen van willekeur, maar niet alle uitvoeringsverschillen. PyTorch garandeert geen volledige reproduceerbaarheid tussen versies, platforms en apparaten. Documenteer de seeds, de deterministische instellingen en de omgeving. Definieer ook wat je als reproduceerbaar beschouwt: exact dezelfde waarden of een vergelijkbaar resultaat volgens een toegelichte tolerantie.