Resolutie en batchgrootte scheiden
Een visionmodel dat op kleine afbeeldingen werkt, voorspelt niet rechtstreeks de voetafdruk van je werkelijke afbeeldingen. Bouw eerst een reeks met constante batch en toenemende resoluties, en dan een reeks met vaste resolutie en toenemende batches. Zo kun je de verschillen toeschrijven. Houd dezelfde regels voor herschalen en bijsnijden aan: het wijzigen van de voorverwerking kan de score evenveel beïnvloeden als de modelkeuze.
Een volledige training of adaptatie meten
De 48 GB biedt meer ruimte dan een kaart van 24 GB voor activaties en hulpcomponenten. Ze bepalen echter geen universeel toelaatbare modelgrootte. Meet de backpropagatie als je traint, de volledige pipeline als je embeddings produceert, en de grootste samples als de vormen variëren. Noteer de piek en de parameters die deze hebben veroorzaakt.
Vergelijk voor een adaptatie de kwaliteit op een set die buiten de afstellingen is gehouden. De batch vergroten om al het geheugen te vullen is op zichzelf geen wetenschappelijke verbetering.
Ada en Ampere: een vergelijking bij gelijke recepten
De RTX 6000 Ada en de RTX A6000 hebben beide 48 GB in deze catalogus, maar behoren tot verschillende architecturen. Houd je CUDA-, PyTorch- en bibliotheekversies dus zo vergelijkbaar mogelijk. Controleer de gecompileerde extensies voor Ada en test de meest gespecialiseerde bewerking van je model. De L40S vormt een andere vergelijking met 48 GB; een RTX 4090 kan volstaan als je pieken binnen het bereik van 24 GB blijven.
Gegevens voorbereiden vóór het abonnement
Drie dagen volstaan voor een resolutie/batch-kartering. Zeven dagen laten je enkele varianten aanpassen en evalueren. Dertig dagen ondersteunen een visioncampagne met herhalingen en georganiseerde exports. Bereid de manifest van de afbeeldingen, hun splitsingen en het evaluatiescript voor voordat je de duur kiest. De bestelling bundelt de configuratie, de gewenste omgeving en je gegevens; je cryptobetaling volg je daarna in hetzelfde dossier.