Bir sonraki kanıtınızı oluşturmanın yöntemleri.
Boyutlandırmak, değerlendirmek, karşılaştırmak ve deneylerinizi saklamak için on beş referans. Bir soru seçin, bir örnek üzerinde çalışın, ardından kararınız için gerekli protokolü ve kaynakları ele alın.
Bir sonraki kararınız
bir başlangıç noktasına sahip.
- Bir zarf hesaplayın
Parametreleri, hassasiyeti ve açık bir payı belirleyin.
- Aşamaları gözlemleyin
Zirveyi girdilere ve gerçekte yürütülen işe bağlayın.
- Sonuçları karşılaştırın
Kaliteyi, faydalı sonucun maliyetinden önce sabitleyin.
Tezgahınızda: IteraGPU Lab v1
Ağırlıkları tahmin edin → küçük bir ağı enstrümante edin → sabit kalitede bir karşılaştırma hazırlayın. Notebook ve tablo boş; bellek klasörü, betik doğrulama denemesinin kapsamını belirtir.
Yükü kaldırma
Hesaplamayı ağırlıklardan, önbellekten ve zirveyi oluşturan aşamalardan ayırın.
GPU belleğini boyutlandırma: hesaplama, rezervler ve doğrulama
Ağırlıkları Gio cinsinden hesaplayın, açık bir rezerv oluşturun ve zirveyi aşama aşama doğrulayın. Sayısal örnekler, niceleme tuzakları ve karta göre seçim.
Yöntemi okuyunGPU belleği: tahmin ile zirve arasındaki farkı açıklayın
Ağırlıkları, önbelleği ve aktivasyonları birbirinden ayırın, aşamaya göre allocated ve reserved değerlerini ölçün, ardından bir notebook ve PyTorch protokolü ile bir marj seçin.
Yöntemi okuyunKV önbelleği: belleği bağlam, GQA ve batch'e göre hesaplayın
KV önbelleğini KV başları, bağlam ve eşzamanlı dizilerle hesaplayın. Gerçek bir denemeden önce GQA, hassasiyet ve statik önbelleği birbirinden ayırın.
Yöntemi okuyunMikrobatch ve birikim: etkin batch'i hesaplamak
Etkin batch'i hesaplayın, kaybı normalize edin ve bir veya birden fazla kartta gradyan birikimini eşdeğerlik sınırlarıyla birlikte doğrulayın.
Yöntemi okuyunKabul edilebilir bir kalite tanımlayın
Örnekleri hazırlayın, hataları okuyun ve bir sıkıştırmanın neyi değiştirdiğini kontrol edin.
Veri sızıntısı olmadan bir ML değerlendirme kümesi oluşturun
Grupları, kopyaları ve veri kullanımlarını ayırarak ayrılmış, denetlenebilir ve kararınıza uygun bir ML değerlendirme kümesi oluşturun.
Yöntemi okuyunBir sonraki deneyi seçmek için ML hatalarını analiz edin
Sınıflandırma ve çıkarım hatalarını analiz edin: karışıklık matrisi, referanslar, taksonomi, regresyonlar ve sonraki düzeltmenin kontrolü.
Yöntemi okuyunNiceleştirmeleri karşılaştırma: bellek, kalite ve faydalı maliyet
Referansı, kalibrasyonu, ağırlık formatını ve KV cache'ini aynı verilerle karşılaştırın. GPU bütçesine karar vermeden önce bellek ve kaliteyi ölçün.
Yöntemi okuyunGPU çıkarımı: belleğe, bağlama ve kaliteye göre seçim
Çıkarımı bağlam, eşzamanlılık, bellek zirvesi ve çıktı kalitesiyle boyutlandırın. GPU paketinizi seçmeden önce somut bir protokol.
Yöntemi okuyunFarkları ilişkilendirin
Bir kontrol grubu seçin, varyantları düzenleyin ve bir etkiyi değişkenlikten ayırın.
ML ablasyonlarını planlama: kontrol, etkiler ve bütçe
Kontrol, faktörler, etkileşimler ve deneme bütçesiyle bir ML ablasyon planı oluşturun. Varyantları önceliklendirmek ve sonuca varmak için hesaplanmış bir örnek.
Yöntemi okuyunSeed'ler arası değişkenlik: bir ML farkı ikna edici mi?
ML tekrarlarını eşleştirilmiş tohumlarla, dağılımla ve faydalı etki eşiğiyle yorumlayın. Hesaplanmış örnek ve küçük bir örneklemin sınırları.
Yöntemi okuyunGPU eğitimi: kampanyadan önce döngüyü doğrulamak
Bir eğitimin verilerini, batch'ini ve devam ettirilmesini hazırlayın. Belleği, gradyanları, doğrulamayı ve çıktı dosyalarını kontrol etmek için faz başına bir protokol.
Yöntemi okuyunFine-tuning: bir adaptasyon seçme ve katkısını doğrulama
Bir referans, ayrılmış veriler ve yeniden yükleme kontrolü ile bir fine-tuning hazırlayın. LoRA, nicemlenmiş taban, bütçe ve gerileme analizi.
Yöntemi okuyunKanıtı saklayın ve finanse edin
Gözlemleri dosyalarla, taahhüt edilen paketle ve bir sonraki kararla ilişkilendirin.
ML deneylerinizi izlemek: run'dan karara
Veriyi, kodu, parametreleri, tahminleri ve kararı bir ML deney manifestosuyla ilişkilendirin. Zorunlu bir araç olmadan run ve artefakt kontrolüne örnek.
Yöntemi okuyunML benchmark: eşit kalitede maliyeti karşılaştırma
Kaliteyi sabitleyin, aynı derlemi ölçün ve 3, 7 veya 30 günlük GPU paketlerinin tüm maliyetini karşılaştırın. Protokol ve indirilebilir ham tablo.
Yöntemi okuyunBir ML kampanyasını bütçelemek: denemeler, kararlar ve tüm paket
Bir ML kampanyasını parçalara ayırın, varyantları önceliklendirin ve GPU paketini yararlı sonuçlarla ilişkilendirin; örnek bir takvim ve USD cinsinden bütçeyle.
Yöntemi okuyunIteraGPU Lab v1
Bellek hesabı, küçük sentetik ağ, kalite protokolü ve boş sonuç tablosu: iki klasör paketin nasıl kullanılacağını, ardından kendi iş yükünüzde nelerin ölçülmesi gerektiğini açıklar.
- IteraGPU Lab v1 paketini indir
MIT lisanslı özgün kaynaklar. Sonuçlar boş kalır; enstrümanın küçük yerel kontrolü katalogdaki GPU'ları nitelendirmez.