Методы, чтобы построить ваше следующее доказательство.
Пятнадцать материалов для расчёта, оценки, сравнения и сохранения ваших экспериментов. Выберите вопрос, разберите пример, затем вернитесь к протоколу и ресурсам, полезным для вашего решения.
Ваше следующее решение
есть отправная точка.
- Рассчитать бюджет
Задайте параметры, точность и явный запас.
- Наблюдать за фазами
Свяжите пик с входными данными и фактически выполненной работой.
- Сравнить результаты
Зафиксируйте качество до стоимости полезного результата.
На ваш рабочий стол: IteraGPU Lab v1
Оценить веса → инструментировать небольшую сеть → подготовить сравнение при фиксированном качестве. Ноутбук и таблица пусты; памятка к папке уточняет рамки тестовой проверки скрипта.
Уместить нагрузку
Разделить вычисление весов, кеш и фазы, создающие пик.
Планирование памяти GPU: расчёт, резервы и валидация
Вычислите веса в ГиБ, постройте явный резерв и подтвердите пик по фазам. Числовые примеры, подводные камни квантизации и выбор по картам.
Читать методикуПамять GPU: объяснить расхождение между оценкой и пиком
Различайте веса, кэш и активации, измеряйте allocated и reserved по фазам, затем выбирайте запас с помощью ноутбука и протокола PyTorch.
Читать методикуKV-кэш: расчёт памяти по контексту, GQA и батчу
Рассчитайте KV-кэш с учётом KV-голов, контекста и одновременных последовательностей. Разберитесь с GQA, точностью и статическим кэшем перед реальным запуском.
Читать методикуМикробатч и накопление: расчёт эффективного батча
Вычислите эффективный батч, нормализуйте потерю и проверьте накопление градиентов на одной или нескольких картах с его границами эквивалентности.
Читать методикуОпределить приемлемое качество
Подготовить примеры, разобрать ошибки и проверить, что меняет сжатие.
Как построить набор для оценки ML без утечки данных
Разделите группы, дубликаты и варианты использования данных, чтобы построить отложенный набор для оценки ML — контролируемый и подходящий для вашего решения.
Читать методикуАнализировать ошибки ML, чтобы выбрать следующий эксперимент
Анализируйте ошибки классификации и извлечения: матрица ошибок, эталоны, таксономия, регрессии и контроль следующей коррекции.
Читать методикуСравнивать квантизации: память, качество и полезная стоимость
Сравнивайте эталон, калибровку, формат весов и кэш KV на одних и тех же данных. Измеряйте память и качество, прежде чем определять бюджет GPU.
Читать методикуИнференс на GPU: выбор по памяти, контексту и качеству
Рассчитайте инференс с учётом контекста, параллелизма, пиковой памяти и качества выходных данных. Конкретный протокол перед выбором вашего пакета GPU.
Читать методикуПриписать различия
Выбрать контроль, организовать варианты и отличить эффект от изменчивости.
Планирование ML-абляций: контроль, эффекты и бюджет
Постройте план ML-абляции с контролем, факторами, взаимодействиями и бюджетом испытаний. Расчётный пример для приоритизации вариантов и выводов.
Читать методикуИзменчивость между сидами: убедительно ли расхождение в ML?
Интерпретируйте повторения в ML с помощью парных сидов, разброса и порога полезного эффекта. Пример расчёта и ограничения малой выборки.
Читать методикуОбучение на GPU: проверить цикл до кампании
Подготовьте данные, batch и возобновление обучения. Протокол по фазам для контроля памяти, градиентов, валидации и выходных файлов.
Читать методикуFine-tuning: выбрать адаптацию и проверить её вклад
Подготовьте fine-tuning с эталоном, разделёнными данными и контролем перезагрузки. LoRA, квантованная база, бюджет и анализ регрессий.
Читать методикуСохранить и профинансировать доказательство
Связать наблюдения с файлами, оплаченным тарифом и следующим решением.
Отслеживание ML-экспериментов: от запуска к решению
Свяжите данные, код, параметры, предсказания и решение с помощью манифеста ML-эксперимента. Пример контроля запусков и артефактов без навязывания инструмента.
Читать методикуБенчмарк ML: сравнить стоимость при одинаковом качестве
Зафиксируйте качество, измерьте на одном и том же корпусе и сравните полную стоимость тарифов GPU на 3, 7 или 30 дней. Протокол и исходная таблица для скачивания.
Читать методикуБюджетирование ML-кампании: испытания, решения и общий пакет
Разложите ML-кампанию на этапы, расставьте приоритеты вариантов и свяжите пакет GPU с полезными результатами — с примером календаря и бюджета в USD.
Читать методикуIteraGPU Lab v1
Расчёт памяти, небольшая синтетическая сеть, протокол качества и пустая таблица результатов: обе папки объясняют, как пользоваться пакетом, а затем — что остаётся измерить на вашей нагрузке.
- Скачать пакет IteraGPU Lab v1
Оригинальные материалы под лицензией MIT. Результаты остаются пустыми; небольшая локальная проверка инструмента не характеризует GPU из каталога.