Lab / GPU voor training, inferentie en fine-tuning
IteraGPU / ML-onderzoek
Welk werk vertrouwt u toe aan het model?
Training, inferentie en aanpassing vragen verschillende compromissen tussen geheugen, precisie en duur. Vertrek vanuit uw werklast om de configuratie en het protocol voor te bereiden die daarbij passen.
GPU-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.
Het protocol voorbereidenGPU-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.
Het protocol voorbereidenFine-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.
Het protocol voorbereiden