Laboratorium / GPU do trenowania, wnioskowania i fine-tuningu
IteraGPU / Badania ML
Jakie zadanie powierzasz modelowi?
Trenowanie, wnioskowanie i adaptacja wymagają różnych kompromisów między pamięcią, precyzją i czasem trwania. Zacznij od swojego obciążenia, aby przygotować odpowiednią konfigurację i protokół.
Trening GPU: zweryfikuj pętlę przed kampanią
Przygotuj dane, batch i wznowienie treningu. Protokół według faz do kontroli pamięci, gradientów, walidacji i plików wyjściowych.
Przygotuj protokółInferencja GPU: wybór według pamięci, kontekstu i jakości
Zwymiaruj inferencję z uwzględnieniem kontekstu, współbieżności, szczytu pamięci i jakości wyników. Konkretny protokół przed wyborem pakietu GPU.
Przygotuj protokółFine-tuning: wybrać adaptację i zweryfikować jej wkład
Przygotuj fine-tuning z odniesieniem, rozdzielonymi danymi i kontrolą ponownego wczytania. LoRA, skwantyzowana baza, budżet i analiza regresji.
Przygotuj protokół