Лабораторія / GPU для навчання, інференсу та донавчання
IteraGPU / Дослідження ML
Яку роботу ви доручаєте моделі?
Навчання, інференс і адаптація вимагають різних компромісів між пам'яттю, точністю та тривалістю. Відштовхніться від вашого навантаження, щоб підготувати відповідну конфігурацію та протокол.
Навчання на GPU: перевірити цикл перед кампанією
Підготуйте дані, batch і відновлення навчання. Протокол за фазами для контролю пам'яті, градієнтів, валідації та вихідних файлів.
Підготувати протоколІнференс 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.
Підготувати протоколДоонавчання: вибір адаптації та перевірка її внеску
Підготуйте доонавчання з еталоном, відокремленими даними та контролем перезавантаження. LoRA, квантована база, бюджет і аналіз регресій.
Підготувати протокол