Methoden om uw volgende bewijs op te bouwen.
Vijftien referenties om uw experimenten te dimensioneren, te evalueren, te vergelijken en te bewaren. Kies een vraag, werk een voorbeeld uit en neem daarna het protocol en de bronnen over die nuttig zijn voor uw beslissing.
Je volgende beslissing
heeft een vertrekpunt.
- Een budget berekenen
Stel de parameters, de precisie en een expliciete reserve in.
- De fasen observeren
Koppel de piek aan de invoer en het werk dat daadwerkelijk is uitgevoerd.
- De resultaten vergelijken
Stel de kwaliteit vast vóór de kostprijs van een nuttig resultaat.
Op je werkbank: IteraGPU Lab v1
Gewichten schatten → een klein netwerk instrumenteren → een vergelijking bij vaste kwaliteit voorbereiden. De notebook en de tabel zijn leeg; het geheugendossier verduidelijkt de reikwijdte van de validatietest van het script.
De belasting laten passen
Scheid de berekening van gewichten, de cache en de fasen die de piek veroorzaken.
GPU-geheugen dimensioneren: berekening, reserves en validatie
Bereken de gewichten in Gio, bouw een expliciete reserve en valideer de piek per fase. Berekende voorbeelden, valkuilen bij kwantisatie en keuze per kaart.
De methode lezenGPU-geheugen: het verschil tussen schatting en piek verklaren
Onderscheid gewichten, cache en activaties, meet allocated en reserved per fase en kies een marge met een notebook en een PyTorch-protocol.
De methode lezenKV-cache: geheugen berekenen op basis van context, GQA en batch
Bereken de KV-cache met de KV-heads, de context en gelijktijdige sequenties. Maak onderscheid tussen GQA, precisie en statische cache vóór een echte test.
De methode lezenMicrobatch en accumulatie: de effectieve batch berekenen
Bereken de effectieve batch, normaliseer de loss en verifieer een gradiëntaccumulatie op één of meerdere kaarten, met de beperkingen van de equivalentie.
De methode lezenEen acceptabele kwaliteit definiëren
Bereid de voorbeelden voor, lees de fouten en controleer wat een compressie verandert.
Een ML-evaluatieset bouwen zonder datalek
Scheid groepen, duplicaten en datagebruik om een apart gehouden, controleerbare ML-evaluatieset te bouwen die past bij je beslissing.
De methode lezenML-fouten analyseren om het volgende experiment te kiezen
Analyseer fouten bij classificatie en extractie: verwarringsmatrix, referenties, taxonomie, regressies en controle van de volgende correctie.
De methode lezenQuantificaties vergelijken: geheugen, kwaliteit en nuttige kost
Vergelijk referentie, calibratie, gewichtsformaat en KV-cache met dezelfde data. Meet geheugen en kwaliteit voordat je over het GPU-budget beslist.
De methode lezenGPU-inferentie: kiezen op basis van geheugen, context en kwaliteit
Dimensioneer inferentie met de context, gelijktijdigheid, geheugenpiek en kwaliteit van de uitvoer. Een concreet protocol voordat je je GPU-pakket kiest.
De methode lezenVerschillen toewijzen
Kies een controle, organiseer de varianten en onderscheid een effect van de variabiliteit.
ML-ablatieplanning: controle, effecten en budget
Bouw een ML-ablatieplan met controle, factoren, interacties en testbudget. Een uitgewerkt voorbeeld om varianten te prioriteren en conclusies te trekken.
De methode lezenVariabiliteit tussen seeds: is een ML-verschil overtuigend?
Interpreteer ML-herhalingen met gepaarde seeds, de spreiding en een drempel voor een nuttig effect. Uitgewerkt voorbeeld en beperkingen van een kleine steekproef.
De methode lezenGPU-training: de lus valideren vóór de campagne
Bereid de data, de batch en het hervatten van een training voor. Een protocol per fase om geheugen, gradiënten, validatie en uitvoerbestanden te controleren.
De methode lezenFine-tuning: een aanpassing kiezen en de bijdrage controleren
Bereid een fine-tuning voor met een referentie, gescheiden data en een herlaadcontrole. LoRA, gekwantiseerde basis, budget en analyse van regressies.
De methode lezenBewijs bewaren en financieren
Verbind de observaties met de bestanden, het aangegane forfait en de volgende beslissing.
Je ML-experimenten traceren: van run tot beslissing
Verbind data, code, parameters, voorspellingen en beslissing met een manifest voor ML-experimenten. Voorbeeld van het beheren van runs en artefacten zonder opgedrongen tool.
De methode lezenML-benchmark: kosten vergelijken bij gelijkwaardige kwaliteit
Leg de kwaliteit vast, meet hetzelfde corpus en vergelijk de volledige kosten van GPU-forfaits van 3, 7 of 30 dagen. Protocol en ruwe tabel om te downloaden.
De methode lezenEen ML-campagne budgetteren: proeven, beslissingen en het volledige pakket
Splits een ML-campagne op, prioriteer de varianten en koppel het GPU-pakket aan nuttige resultaten, met een voorbeeld van een planning en budget in USD.
De methode lezenIteraGPU Lab v1
Geheugenberekening, klein synthetisch netwerk, kwaliteitsprotocol en een lege resultatentabel: de twee dossiers leggen uit hoe je het pakket gebruikt, en daarna wat er nog te meten valt op jouw belasting.
- Het IteraGPU Lab v1-pakket downloaden
Originele bronnen onder MIT-licentie. De resultaten blijven leeg; de kleine lokale controle van het instrument kwalificeert de GPU's uit de catalogus niet.