Методи, щоб побудувати ваш наступний доказ.
П'ятнадцять матеріалів, щоб розрахувати, оцінити, порівняти та зберегти ваші експерименти. Виберіть питання, опрацюйте приклад, а потім відтворіть протокол і ресурси, потрібні для вашого рішення.
Ваше наступне рішення
має відправну точку.
- Обчислити обсяг
Задайте параметри, точність і явний запас.
- Спостерігати фази
Пов'яжіть пік із вхідними даними та фактично виконаною роботою.
- Порівняти результати
Зафіксуйте якість до вартості корисного результату.
На вашому робочому столі: IteraGPU Lab v1
Оцінити ваги → інструментувати невелику мережу → підготувати порівняння за фіксованої якості. Ноутбук і таблиця порожні; пам'ятна справа уточнює обсяг перевірки валідації скрипту.
Умістити навантаження
Відокремити обчислення ваг, кеш і фази, що створюють пік.
Розрахунок пам’яті GPU: обчислення, резерви та перевірка
Обчисліть ваги в Gio, побудуйте явний резерв і підтвердьте пік за фазами. Числові приклади, пастки квантування та вибір за картою.
Читати методПам’ять GPU: пояснення розбіжності між оцінкою та піком
Розрізняйте ваги, кеш і активації, вимірюйте allocated та reserved за фазами, а потім обирайте запас за допомогою ноутбука та протоколу PyTorch.
Читати методKV-кеш: обчислення пам'яті за контекстом, GQA і батчем
Обчисліть KV-кеш за KV-головами, контекстом і одночасними послідовностями. Розрізняйте GQA, точність і статичний кеш перед реальним запуском.
Читати методМікробатч і накопичення: обчислити ефективний батч
Обчисліть ефективний батч, нормалізуйте втрати та перевірте накопичення градієнтів на одній чи кількох картах разом із межами його еквівалентності.
Читати методВизначити прийнятну якість
Підготувати приклади, прочитати помилки й перевірити, що змінює стиснення.
Побудувати набір для оцінювання ML без витоку даних
Відокремте групи, дублікати та способи використання даних, щоб побудувати відкладений набір для оцінювання ML — контрольований і придатний для вашого рішення.
Читати методАналіз помилок ML для вибору наступного експерименту
Аналізуйте помилки класифікації та вилучення: матриця плутанини, еталони, таксономія, регресії та контроль наступного виправлення.
Читати методПорівняння квантизацій: пам'ять, якість і корисна вартість
Порівнюйте референс, калібрацію, формат ваг і KV-кеш на тих самих даних. Вимірюйте пам'ять і якість, перш ніж вирішувати щодо бюджету GPU.
Читати методІнференс на GPU: вибір за пам'яттю, контекстом і якістю
Розрахуйте інференс з урахуванням контексту, одночасності, піку пам'яті та якості виходів. Конкретний протокол перед вибором вашого пакета GPU.
Читати методПриписати відмінності
Обрати контроль, упорядкувати варіанти й відрізнити ефект від мінливості.
Планування ML-абляцій: контроль, ефекти та бюджет
Побудуйте план ML-абляції з контролем, факторами, взаємодіями та бюджетом спроб. Розрахований приклад для пріоритизації варіантів і висновку.
Читати методМінливість між seeds: чи переконлива різниця в ML?
Тлумачте повторення в ML за допомогою спарених зерен, розсіювання та порогу корисної величини ефекту. Розрахований приклад і обмеження малої вибірки.
Читати методНавчання на GPU: перевірити цикл перед кампанією
Підготуйте дані, batch і відновлення навчання. Протокол за фазами для контролю пам'яті, градієнтів, валідації та вихідних файлів.
Читати методДоонавчання: вибір адаптації та перевірка її внеску
Підготуйте доонавчання з еталоном, відокремленими даними та контролем перезавантаження. LoRA, квантована база, бюджет і аналіз регресій.
Читати методЗберегти й профінансувати доказ
Пов'язати спостереження з файлами, оплаченим тарифом і наступним рішенням.
Відстеження ML-експериментів: від запуску до рішення
Пов'яжіть дані, код, параметри, прогнози та рішення за допомогою маніфесту ML-експерименту. Приклад контролю запусків і артефактів без нав'язаного інструмента.
Читати методML-бенчмарк: порівняння вартості за однакової якості
Зафіксуйте якість, виміряйте той самий корпус і порівняйте повну вартість тарифів GPU на 3, 7 або 30 днів. Протокол і необроблену таблицю можна завантажити.
Читати методБюджетувати ML-кампанію: спроби, рішення та повний тариф
Розкладіть ML-кампанію на етапи, визначте пріоритет варіантів і пов’яжіть тариф GPU з корисними результатами, з прикладом календаря та бюджету в USD.
Читати методIteraGPU Lab v1
Розрахунок пам'яті, невелика синтетична мережа, протокол якості та порожня таблиця результатів: обидві справи пояснюють, як користуватися пакетом, а потім що залишається виміряти на вашому навантаженні.
- Завантажити пакет IteraGPU Lab v1
Оригінальні ресурси під ліцензією MIT. Результати залишаються порожніми; невелика локальна перевірка інструменту не характеризує GPU з каталогу.