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IteraGPU
Laboratório / Biblioteca ML: dados, memória e experimentos
IteraGPU / Pesquisa ML

Métodos para construir a sua próxima prova.

Quinze referências para dimensionar, avaliar, comparar e preservar os seus experimentos. Escolha uma pergunta, trabalhe um exemplo e depois retome o protocolo e os recursos úteis para a sua decisão.

Trilha de início

Sua próxima decisão
tem um ponto de partida.

  1. Calcular um envelope

    Defina os parâmetros, a precisão e uma reserva explícita.

  2. Observar as fases

    Relacione o pico às entradas e ao trabalho realmente executado.

  3. Comparar os resultados

    Fixe a qualidade antes do custo do resultado útil.

Na sua bancada: IteraGPU Lab v1

Estimar os pesos → instrumentar uma pequena rede → preparar uma comparação com qualidade fixada. O notebook e a tabela estão em branco; a pasta de memória detalha o escopo do ensaio de validação do script.

Pacote completo · ZIP ↓Notebook · IPYNB ↓Resultados em branco · CSV ↓Protocolo · Markdown ↓Modo de uso
01 / Viabilidade

Fazer a carga caber

Separar o cálculo dos pesos, o cache e as fases que criam o pico.

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.

Ler o método

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.

Ler o método

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.

Ler o método

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.

Ler o método
02 / Resultados

Definir uma qualidade aceitável

Preparar os exemplos, ler os erros e controlar o que uma compressão altera.

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.

Ler o método

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.

Ler o método

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.

Ler o método

Inferência em GPU: escolher por memória, contexto e qualidade

Dimensione a inferência com o contexto, a concorrência, o pico de memória e a qualidade das saídas. Um protocolo concreto antes de escolher seu pacote de GPU.

Ler o método
03 / Experiências

Atribuir as diferenças

Escolher um controle, organizar as variantes e distinguir um efeito da variabilidade.

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.

Ler o método

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.

Ler o método

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.

Ler o método

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.

Ler o método
04 / Decisão

Conservar e financiar a prova

Relacionar as observações aos arquivos, ao forfait contratado e à próxima decisão.

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.

Ler o método

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.

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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.

Ler o método
Pasta a retomar

IteraGPU Lab v1

Cálculo de memória, pequena rede sintética, protocolo de qualidade e tabela de resultados em branco: as duas pastas explicam como usar o pacote e, em seguida, o que ainda falta medir na sua carga.

Entender os contadoresPreparar a comparação
  • Baixar o pacote IteraGPU Lab v1

    Recursos originais sob licença MIT. Os resultados permanecem em branco; o pequeno controle local do instrumento não qualifica as GPUs do catálogo.