Направить бюджет на ablation-тесты
Полезный ablation-тест убирает или изменяет один элемент за раз: категорию данных, аугментацию, компонент функции потерь или обучаемый модуль. Напишите варианты до первого запуска и сохраните базовое испытание. Доступное время должно также финансировать их оценку. Большая таблица несопоставимых конфигураций менее полезна, чем небольшой набор, позволяющий ясно приписать разницу в результате.
Использовать память, чтобы сохранять стабильность методики
48 ГБ могут дать запас, чтобы сохранять одинаковое разрешение или длину между вариантами. Это методологическое преимущество, если карта меньшего размера вынуждает вас менять протокол при каждом испытании. Однако измеряйте пики каждого варианта: изменение компонента модели может изменить память активаций. Держите общее правило эффективного батча и документируйте любое уменьшение микробатча.
Предусмотрите опознаваемые чекпоинты и имена экспортов, содержащие идентификатор эксперимента. Перед длинной серией проверьте, что перезапущенный запуск возобновляет правильные параметры, а не начинает молча с нуля.
Сохранять проверяемый стек Ampere
Проверьте совместимость CUDA, PyTorch и специфичных для вашей модели операторов с Ampere. Версия, сохранённая для воспроизведения статьи, заслуживает полного теста перед кампанией. RTX A6000 позволяет сравнение с другой картой Ampere на 48 ГБ. Если длительность этапа становится главным препятствием, измерьте также конфигурацию Ada, например L40S, не меняя одновременно ваши данные или точность.
Три окна для матрицы экспериментов
Три дня нужны, чтобы проверить базу и первое исключение (ablation). Семь дней позволяют построить короткую матрицу и перепроверить её. Тридцать дней подходят для повторов с несколькими сидами и проверок устойчивости. Выберите срок, количество карт и желаемое окружение, затем укажите свои контактные данные. Вы самостоятельно готовите ПО и вычисления; отслеживание оплаты в криптовалюте по-прежнему доступно в вашем кабинете заказа.