Çözünürlük ile batch boyutunu ayırma
Küçük görsellerde çalışan bir görsel modeli, çalışma görsellerinizin bellek ayak izini doğrudan öngörmez. Önce sabit batch ve artan çözünürlüklerle bir seri, ardından sabit çözünürlük ve artan batch'lerle bir seri oluşturun. Böylece farkları nedene bağlayabilirsiniz. Aynı yeniden boyutlandırma ve kırpma kurallarını koruyun: Ön işlemeyi değiştirmek, skoru model seçimi kadar etkileyebilir.
Tam bir eğitimi veya adaptasyonu ölçme
48 GB, aktivasyonlar ve yardımcı bileşenler için 24 GB'lık bir karta kıyasla daha fazla alan tanır. Ancak evrensel olarak kabul edilebilir bir model boyutu tanımlamaz. Eğitim yapıyorsanız geri yayılımı, embedding üretiyorsanız tüm hattı ve şekiller değişkense en büyük örnekleri ölçün. Zirveyi ve buna yol açan parametreleri not edin.
Adaptasyon için, kaliteyi ayarlardan ayrı tutulan bir küme üzerinde karşılaştırın. Belleğin tamamını doldurmak için batch'i artırmak tek başına bilimsel bir iyileştirme değildir.
Ada ve Ampere: sabit tariflerle bir karşılaştırma
RTX 6000 Ada ile RTX A6000'in bu katalogda ikisi de 48 GB'a sahiptir, ancak farklı mimarilere aittir. Bu nedenle CUDA, PyTorch ve kütüphane sürümlerinizi olabildiğince karşılaştırılabilir tutun. Ada için derlenen uzantıları doğrulayın ve modelinizin en özel işlemini test edin. L40S, başka bir 48 GB karşılaştırması sunar; zirveleriniz 24 GB'lık aralığında kalıyorsa bir RTX 4090 yeterli olabilir.
Verileri paketten önce hazırlama
Üç gün, bir çözünürlük/batch haritası çıkarmak için uygundur. Yedi gün, birkaç varyantı uyarlamaya ve değerlendirmeye olanak tanır. Otuz gün, tekrarların ve düzenli dışa aktarımların olduğu bir görsel kampanyaya eşlik eder. Süreyi seçmeden önce görsellerin manifestosunu, ayırımlarını ve değerlendirme betiğini hazırlayın. Sipariş, yapılandırmayı, istediğiniz ortamı ve iletişim bilgilerinizi bir araya getirir; kripto ödemeniz daha sonra aynı dosyada takip edilir.