Qual pergunta está travando você hoje?
Do primeiro carregamento aos checkpoints, organize os pontos a verificar antes de uma campanha de computação. Encontre guias para dimensionar, medir e preservar resultados aproveitáveis.
Meu modelo ainda não rodou. Por onde começar?
Um envelope de memória e as entradas do primeiro teste.
Dimensionar a memória da GPU: cálculo, reservas e validação
Calcule os pesos em GiB, construa uma reserva explícita e valide o pico por fase. Exemplos numéricos, armadilhas de quantização e escolha por placa.
Memória GPU: explicar a diferença entre estimativa e pico
Diferencie pesos, cache e ativações, meça allocated e reserved por fase e depois escolha uma margem com um notebook e um protocolo PyTorch.
Cache KV: calcular a memória conforme contexto, GQA e batch
Calcule o cache KV com as cabeças KV, o contexto e as sequências simultâneas. Distinga GQA, precisão e cache estático antes de um teste real.
A pontuação está melhorando, mas posso confiar nela?
Um conjunto de avaliação isolado, erros revisados e uma diferença qualificada.
Construir um conjunto de avaliação de ML sem vazamento de dados
Separe grupos, duplicatas e usos dos dados para construir um conjunto de avaliação de ML mantido à parte, controlável e adequado à sua decisão.
Analisar os erros de ML para escolher a próxima experiência
Analise os erros de classificação e de extração: matriz de confusão, referências, taxonomia, regressões e controle da próxima correção.
Variabilidade entre seeds: um desvio de ML é convincente?
Interprete as repetições de ML com sementes emparelhadas, a dispersão e um limiar de efeito útil. Exemplo calculado e limites de uma pequena amostra.
Estou preparando um treinamento. O que verificar antes da série?
Uma atualização completa, um batch explícito e registros aproveitáveis.
Treinamento em GPU: validar o loop antes da campanha
Prepare os dados, o batch e a retomada de um treinamento. Um protocolo por fase para controlar memória, gradientes, validação e arquivos de saída.
Microbatch e acumulação: calcular o batch efetivo
Calcule o batch efetivo, normalize a perda e verifique uma acumulação de gradientes em uma ou mais placas, com seus limites de equivalência.
Rastrear suas experiências ML: do run à decisão
Conecte dados, código, parâmetros, previsões e decisão com um manifesto de experimento de ML. Exemplo de controle de runs e artefatos sem ferramenta imposta.
Adaptar ou comprimir o modelo: como escolher uma variante?
Uma referência, uma mudança controlada e uma qualidade comparável.
Fine-tuning: escolher uma adaptação e verificar seu aporte
Prepare um fine-tuning com uma referência, dados separados e um controle de recarregamento. LoRA, base quantizada, orçamento e análise das regressões.
Comparar quantizações: memória, qualidade e custo útil
Compare referência, calibração, formato dos pesos e cache KV com os mesmos dados. Meça memória e qualidade antes de decidir o orçamento GPU.
Planejar ablações de ML: controle, efeitos e orçamento
Construa um plano de ablação de ML com controle, fatores, interações e orçamento de testes. Um exemplo calculado para priorizar as variantes e concluir.
O orçamento é limitado. Quais testes fazer primeiro?
Uma ordem de experimentos e o custo do plano comparado aos resultados úteis.
Orçar uma campanha de ML: ensaios, decisões e forfait inteiro
Decomponha uma campanha de ML, priorize as variantes e relacione o forfait de GPU aos resultados úteis, com um exemplo de calendário e orçamento em USD.
Planejar ablações de ML: controle, efeitos e orçamento
Construa um plano de ablação de ML com controle, fatores, interações e orçamento de testes. Um exemplo calculado para priorizar as variantes e concluir.
Benchmark de ML: comparar o custo com qualidade equivalente
Fixe a qualidade, meça o mesmo corpus e compare o custo total dos forfaits de GPU de 3, 7 ou 30 dias. Protocolo e tabela bruta para baixar.