İlk denemeden önceki sorular.

Modelden ve karara bağlanacak sorudan başlayın. Ağırlıkları tahmin edin, ardından önbelleği, aktivasyonları ve çalıştırmanızın arabelleklerini ekleyin. İlk 3 günlük deneme, modeli yüklemeye, bağımlılıkları doğrulamaya ve bellek zirvesini ölçmeye yarayabilir. Ardından yeterli kapasiteye sahip kartları karşılaştırın: daha yeni bir kart, iş yükünüze uygun bir protokolün yerini tutmaz.

Kiralamalar 3, 7 veya 30 gün sürer. Checkout sırasında 1 ila 10 lot arasında seçim yaparsınız: bir lot tek kart içerir, ancak B200 iki kart içerir. Üç gün hedefli bir doğrulama için, yedi gün bir varyant serisi için ve otuz gün organize bir kampanya için uygundur. Süreyi hedefinize ayırmak için hesaplamalarınız başlamadan önce verilerinizi ve bir devam noktasını hazırlayın.

Görüntülenen fiyat, seçilen süre için bir lota karşılık gelir ve USD cinsindendir. Sipariş toplamı, bu paketi lot sayısıyla çarpar. Stok, mevcut kartları veya B200 için iki kartlık lotları gösterir. Örneğin, iki B200 lotu dört GPU'ya karşılık gelir: lot fiyatı ikinci kez ikiyle çarpılmamalıdır.

GPU'yu, süreyi, lot sayısını ve ortam tercihinizi seçin: Ubuntu, PyTorch, Blender veya başka. Ardından adınız, soyadınız, e-posta adresiniz ve bir parolayla hesabınızı oluşturun veya giriş yapmak için « Zaten hesabım var » seçeneğini seçin. Oturum açtıysanız önceden doldurulmuş bilgileri, ardından özeti kontrol edin. Sizden hiçbir kimlik belgesi istenmez.

Her kartın kendi belleği vardır. Dağıtılmış bir program, verilerini veya hesaplamalarını birden fazla aygıta açıkça yerleştirmelidir; iki GPU otomatik olarak tek bir büyük GPU oluşturmaz. Modelin çoğaltılması, katmanların dağıtılması ve eğitim durumlarının bölünmesi farklı ihtiyaçlara yanıt verir. Birden fazla lot sipariş etmeden önce stratejinizi seçin.

Vazgeçilmez deneyleri, isteğe bağlı varyantları ve durma kriterinizi belirleyin. Uzun lotları başlatmadan önce küçük bir tam örnek çalıştırın. Kod revizyonlarını, parametreleri, ölçümleri ve gerçekten yeniden yüklediğiniz bir checkpoint'i saklayın. Sonuçları doğrulamak ve dışa aktarmak için de zaman ayırın; böylece tüm süreyi yalnızca hesaplamaya ayırmazsınız.

IteraGPU, kiralama için ne kimlik belgesi ne de KYC kimlik doğrulama prosedürü talep eder. Yine de ödeme adımı adınızı, soyadınızı ve iletişim e-postanızı saklar. Bir varlık ve onun ağını seçer, ardından transferi cüzdanınızdan gerçekleştirirsiniz. Kimlik kontrolü olmayan bu akış, halka açık bir blokzincirdeki işlemlerin anonim hale geldiği anlamına gelmez.

Yöntemler şunlardır: Bitcoin üzerinde BTC, Ethereum üzerinde ETH, Ethereum üzerinde USDT ve USDC, Solana üzerinde SOL, Tron üzerinde TRX ve USDT ile Litecoin üzerinde LTC. Siparişte gösterilen varlık/ağ çiftini seçin. USDT gibi bir jeton için yalnızca ad, hedefi tanımlamaya yetmez: talimatlar Ethereum ile Tron'u birbirinden ayırır.

Sipariş toplamını USD olarak korur. Talimatlar kesin bir kripto tutarı, bir kur ve bir son kullanma tarihi belirtir. Transferi hazırlarken hâlâ geçerli olan talimatı kullanın. Gönderiminizden önce süresi dolarsa, bu siparişten yeni talimatlar isteyin; yeni tutar o anda elde edilen kura karşılık gelir.

Transferinizden sonra ilgili talimatın düğmesine tıklayın. « Ödeme bildirildi. Doğrulama bekleniyor. » mesajı bildirimin kaydedildiğini gösterir ve döndüğünüzde görünür kalır. Ödeme daha sonra doğrulamasıyla gerçekleşir. Eski bir talimat kullandıysanız, onu geçmişte açın ve kendi düğmesini kullanın.

Onaylanan bir kripto yüklemesi, USD bakiyenizi besler. Ardından kiralama siparişini açın ve tutarını karşıladığında bakiye ile ödemeyi seçin. Yükleme ve kiralama her biri kendi referansını korur ve kayıt defteri, önce alacağı sonra borcu takip etmeyi sağlar. Bir yüklemenin yalnızca kaydedilmesi kullanılabilir bakiye eklemez.

Dosyayı « Kiralamalarım » bölümünde, ardından sipariş listesinde bulun. Tutarı, ödemeyi ve sağlama adımını ayrı ayrı gösterir. « Ödeme bildirildi » sizin beyanınıza karşılık gelir; « Ödendi » ise onaylanmış bir ödemeye karşılık gelir. Ardından hazırlık durumunu ve sağlandığında erişim bilgilerini inceleyin.

Evet. Kodunuzu, modellerinizi, bağımlılıklarınızı ve kiralanan GPU üzerinde çalıştırdığınız işlemleri siz seçersiniz. Sürümlerini ve gereksinimlerini bildiğiniz bir ortam hazırlayın. Donanım ailesini değiştirmek için, eksiksiz bir protokolü aktarmadan önce kitaplıklarınızın ve eklentilerinizin uyumluluğunu doğrulayın.

Hizmet, dosyalarınızın, prompt'larınızın veya hesaplamalarınızın içeriğini denetlemez. İşlemlerinizin ve sonuçlarınızın kontrolü sizde kalır. Ticari takip, sipariş ve ödeme bilgilerini kullanır; bu politika, hiçbir teknik verinin bulunmayacağına veya mutlak anonimliğe dair bir taahhüt oluşturmaz.

Defter, içine kaydettiğiniz varsayımları, ortam sürümlerini, parametreleri ve gözlemleri bir araya getirir. Her deneysel soru için bir kayıt kullanın: örneğin, sabit batch ile iki hassasiyeti karşılaştırmak veya bağlamın önbellek üzerindeki etkisini ölçmek. Açık bir not, yapılandırmayı ölçüm ve sonuçla ilişkilendirir; bir tahmini gözlemlenen bir sonuçla karıştırmaz.

Siparişlerinizi, bakiyenizi ve defterinizi bulmak için hesabınızın e-postası ve parolasıyla IteraGPU' ya giriş yapın. Çıkış yalnızca oturumu kapatır. Eski bir misafir oturumunun verileri, bu oturumdan yeni bir kayıt sırasında saklanabilir; eğer oturum hâlâ geçerliyse ve zaten ilişkilendirilmemişse. Aynı e-posta adresi, başka bir tarayıcının dosyalarını kurtarmaya yetmez. Yararlı referansları saklamak için siparişlerinizin özetini indirin.

Modeli, veri kümesini, sürümleri, girdi uzunluğunu ve ölçüm kurallarını sabit tutun. Her seferinde tek bir değişkeni değiştirin. İlk çalıştırmaları kararlı durumdan ayırın ve yalnızca hızı değil, çıktı kalitesini de ölçün. Başarısızlıkları belgeleyin: aşılan bir bellek zirvesi, bir sonraki yapılandırmayı seçmek için yararlı bir bilgidir.

Sipariş referansını, GPU modelini, kütüphane sürümlerini ve sorunu yeniden üreten adımları not edin. Mümkünse durumu temsili bir girdiye indirgeyin ve ne beklendiğini belirtin. Özel talebinizde gizli bilgileri kaldırın ve ilgili mesajları metin olarak ekleyin; iş verilerinizi ve tam dosyaları kendi kontrolünüzde tutun.

Hayır. Parametrelerin depolanması için bir temel sağlar. İş başka nesneleri de ekler: aktivasyonlar ve geçici ayırmalar, eğitim sırasında gradyanlar ve optimize edici durumları, üretim sırasında olası önbellek. İş yükünüzün boyutlarıyla bir tahmin hazırlayın, ardından temsili bir deneme ölçün.

Bu, girdilerinizden ve açıkça gösterilen kalemlerden hesaplanan bir varsayımdır. Bir seçim düzenlemeye yardımcı olur; ne bir modelin yüklenmesini ne de hızını garanti eder. Yazılımınıza özgü boyutlar, formatlar ve ek maliyetler ihtiyacı değiştirebilir. Tahmini tarihiyle birlikte saklayın, ardından ölçülen zirveyle karşılaştırın.

Daha düşük hassasiyet, bellek, hesaplama ve sayısal davranış arasındaki dengeyi değiştirir. Aynı girdiler üzerinde kalite ölçütlerinizle karşılaştırın. Ağırlıkların formatını, hesaplamanın formatını ve kütüphane sürümlerini koruyun: bunların birleşimi seçilen varyantı yeniden üretmeyi sağlar.

Program, çalışmayı ve gerektiğinde model durumlarını cihazlar arasında bölmelidir. Birden fazla kart otomatik olarak tek bir bellek alanı oluşturmaz. Modelinize göre paralellik stratejinizi seçin, ardından her GPU'daki tepe değeri ölçün. B200 partisi iki GPU içerir; bellek kart başına tanımlanmaya devam eder.

Önce soruyu, metrikleri ve kalite kriterini belirleyin. Girdileri, sürümleri, parametreleri, ölçüm yöntemini ve bireysel sonuçları saklayın. Varyantlar arasında neyin değiştiğini açıklayın. Birden fazla öğe aynı anda değişiyorsa, tam yapılandırmaları karşılaştırabilirsiniz, ancak farkı bu öğelerden yalnızca birine atfedemezsiniz.

Bazı rastgelelik kaynaklarını kontrol eder, ancak tüm yürütme farklılıklarını değil. PyTorch sürümler, platformlar ve cihazlar arasında tam bir yeniden üretilebilirlik garanti etmez. Tohumları, deterministik ayarları ve ortamı belgeleyin. Ayrıca yeniden üretilebilir olarak neyi kabul ettiğinizi tanımlayın: aynı kesin değerler mi yoksa açıklanan bir toleransa göre karşılaştırılabilir bir sonuç mu.