Лаборатория / GPU для обучения, инференса и дообучения
IteraGPU / ML-исследования
Какую работу вы поручаете модели?
Обучение, инференс и адаптация требуют разных компромиссов между памятью, точностью и длительностью. Отталкивайтесь от своей нагрузки, чтобы подготовить подходящие конфигурацию и протокол.
Обучение на GPU: проверить цикл до кампании
Подготовьте данные, batch и возобновление обучения. Протокол по фазам для контроля памяти, градиентов, валидации и выходных файлов.
Подготовить протоколИнференс 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.
Подготовить протоколFine-tuning: выбрать адаптацию и проверить её вклад
Подготовьте fine-tuning с эталоном, разделёнными данными и контролем перезагрузки. LoRA, квантованная база, бюджет и анализ регрессий.
Подготовить протокол