Các phương pháp để xây dựng bằng chứng tiếp theo của bạn.
Mười lăm tài liệu tham khảo để ước tính, đánh giá, so sánh và lưu lại các thí nghiệm của bạn. Chọn một câu hỏi, làm một ví dụ, rồi áp dụng quy trình và các nguồn lực hữu ích cho quyết định của bạn.
Quyết định tiếp theo của bạn
có một điểm khởi đầu.
- Tính toán mức bao phủ
Đặt các tham số, độ chính xác và một khoản dự phòng rõ ràng.
- Quan sát các pha
Liên hệ đỉnh với các đầu vào và khối lượng công việc thực sự đã thực thi.
- So sánh các kết quả
Cố định chất lượng trước chi phí của kết quả hữu ích.
Trên bàn thí nghiệm của bạn: IteraGPU Lab v1
Ước lượng trọng số → đo đạc một mạng nhỏ → chuẩn bị so sánh ở chất lượng cố định. Notebook và bảng đều để trống; hồ sơ ghi nhớ nêu rõ phạm vi của bài kiểm tra xác thực script.
Giữ cho tải vừa đủ
Tách riêng việc tính toán trọng số, bộ nhớ đệm và các pha tạo ra đỉnh tải.
Định cỡ bộ nhớ GPU: tính toán, dự trữ và xác nhận
Tính weights theo Gio, xây dựng một khoản dự trữ rõ ràng và xác nhận đỉnh theo từng pha. Ví dụ bằng số, các cạm bẫy lượng tử hóa và lựa chọn theo card.
Đọc phương phápBộ nhớ GPU: giải thích chênh lệch giữa ước tính và mức đỉnh
Phân biệt trọng số, cache và activation, đo allocated và reserved theo từng pha, rồi chọn một biên an toàn bằng notebook và giao thức PyTorch.
Đọc phương phápCache KV: tính bộ nhớ theo ngữ cảnh, GQA và batch
Tính cache KV với các đầu KV, ngữ cảnh và các chuỗi đồng thời. Phân biệt GQA, độ chính xác và cache tĩnh trước một thử nghiệm thực tế.
Đọc phương phápMicrobatch và tích lũy: tính batch hiệu dụng
Tính batch hiệu dụng, chuẩn hóa mất mát và kiểm tra tích lũy gradient trên một hoặc nhiều card, cùng các giới hạn tương đương của nó.
Đọc phương phápXác định mức chất lượng chấp nhận được
Chuẩn bị các ví dụ, đọc lỗi và kiểm tra xem một phép nén thay đổi điều gì.
Xây dựng một tập đánh giá ML không rò rỉ dữ liệu
Tách biệt các nhóm, bản sao và cách sử dụng dữ liệu để xây dựng một tập đánh giá ML giữ riêng, có thể kiểm soát và phù hợp với quyết định của bạn.
Đọc phương phápPhân tích lỗi ML để chọn thử nghiệm tiếp theo
Phân tích lỗi phân loại và trích xuất: ma trận nhầm lẫn, tham chiếu, phân loại học, hồi quy và kiểm soát bản sửa lỗi tiếp theo.
Đọc phương phápSo sánh các phép lượng tử hóa: bộ nhớ, chất lượng và chi phí hữu ích
So sánh tham chiếu, hiệu chuẩn, định dạng trọng số và cache KV với cùng dữ liệu. Đo bộ nhớ và chất lượng trước khi quyết định ngân sách GPU.
Đọc phương phápSuy luận GPU: chọn theo bộ nhớ, ngữ cảnh và chất lượng
Định cỡ suy luận với ngữ cảnh, mức đồng thời, đỉnh bộ nhớ và chất lượng đầu ra. Một quy trình cụ thể trước khi chọn gói GPU của bạn.
Đọc phương phápQuy kết các khác biệt
Chọn một mẫu đối chứng, tổ chức các biến thể và phân biệt hiệu ứng với độ biến thiên.
Lập kế hoạch ablation ML: đối chứng, hiệu ứng và ngân sách
Xây dựng kế hoạch ablation ML với đối chứng, nhân tố, tương tác và ngân sách thử nghiệm. Một ví dụ được tính toán để ưu tiên các biến thể và kết luận.
Đọc phương phápBiến thiên giữa các seed: một chênh lệch ML có thuyết phục không?
Diễn giải các lần lặp ML bằng hạt giống ghép cặp, độ phân tán và một ngưỡng hiệu ứng hữu ích. Ví dụ được tính toán và các giới hạn của một mẫu nhỏ.
Đọc phương phápHuấn luyện GPU: xác nhận vòng lặp trước đợt chạy
Chuẩn bị dữ liệu, batch và khả năng khôi phục một lần huấn luyện. Một giao thức từng pha để kiểm soát bộ nhớ, gradient, đánh giá và các tệp đầu ra.
Đọc phương phápFine-tuning: chọn một cách thích ứng và kiểm tra đóng góp của nó
Chuẩn bị một fine-tuning với một tham chiếu, dữ liệu tách riêng và kiểm tra nạp lại. LoRA, nền tảng lượng tử hóa, ngân sách và phân tích các hồi quy.
Đọc phương phápLưu giữ và cấp vốn cho bằng chứng
Liên kết các quan sát với tệp, gói dịch vụ đã cam kết và quyết định tiếp theo.
Theo dõi các thí nghiệm ML: từ run đến quyết định
Kết nối dữ liệu, mã, tham số, dự đoán và quyết định bằng một manifest thí nghiệm ML. Ví dụ về kiểm soát các run và artifact mà không bị ép buộc dùng công cụ nào.
Đọc phương phápBenchmark ML: so sánh chi phí ở chất lượng tương đương
Cố định chất lượng, đo trên cùng một tập dữ liệu và so sánh toàn bộ chi phí của các gói GPU 3, 7 hoặc 30 ngày. Có giao thức và bảng dữ liệu thô để tải về.
Đọc phương phápLập ngân sách cho một chiến dịch ML: thử nghiệm, quyết định và gói trọn vẹn
Phân rã một chiến dịch ML, ưu tiên các biến thể và gắn gói GPU với các kết quả hữu ích, kèm ví dụ về lịch trình và ngân sách bằng USD.
Đọc phương phápIteraGPU Lab v1
Tính toán bộ nhớ, mạng nhỏ tổng hợp, giao thức chất lượng và bảng kết quả trống: hai hồ sơ giải thích cách sử dụng gói, rồi những gì còn phải đo trên khối lượng công việc của bạn.
- Tải xuống gói IteraGPU Lab v1
Tài nguyên gốc theo giấy phép MIT. Kết quả vẫn để trống; bài kiểm tra cục bộ nhỏ của công cụ không đánh giá chất lượng các GPU trong danh mục.