Dividir uma carga multimodal em etapas
Em um pipeline imagem-texto, distinga o pré-processamento da imagem, sua codificação, a preparação do contexto e a geração final. Cada etapa pode ter um pico diferente. Um conjunto de teste útil inclui várias resoluções e números de imagens por requisição, com saídas de comprimento fixo. Registre a qualidade da resposta e o tempo de cada etapa para identificar o ganho que realmente importa para sua aplicação.
Dar um papel preciso aos 48 GB
Esse envelope pode permitir manter vários componentes na GPU ou aumentar um batch que satura uma placa de 24 GB. Verifique esse benefício em vez de preencher a memória sem objetivo. Se os componentes são usados sucessivamente, compare a presença simultânea deles com um carregamento por etapa. A transferência e o recarregamento podem alterar a latência, mesmo quando a execução acaba cabendo.
Para uma adaptação LoRA, anote o rank, os módulos visados, a precisão do modelo base e o comprimento dos exemplos. O baixo número de parâmetros treinados não elimina a memória necessária para as ativações.
Preparar o CUDA e os formatos realmente usados
Verifique a compatibilidade Ada da sua build do PyTorch e das extensões de atenção ou de quantização. Não presuma que um formato anunciado pelo hardware esteja ativado pelo motor escolhido. Se o objetivo couber em 24 GB, compare uma L4 no mesmo serviço de inferência. Se 48 GB limitarem o contexto ou o treinamento, a A100 SXM oferece um envelope de 80 GB a ser avaliado com a mesma receita.
Definir o resultado esperado da locação
Em três dias, estabeleça o perfil de memória das etapas. Em sete dias, compare os batches ou as adaptações escolhidas. Em trinta dias, planeje a produção dos resultados e suas avaliações regulares. Selecione a L40S, a duração e a quantidade, depois indique o ambiente desejado. Você mantém o controle dos softwares e dos processamentos; a IteraGPU não faz inspeção do conteúdo dos seus arquivos, prompts ou cálculos.